El análisis de datos ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas al convertir los datos sin procesar en información procesable. Dado que las empresas dependen cada vez más de estrategias basadas en datos, la demanda de analistas de datos capacitados está aumentando. Aprender análisis de datos le proporciona las herramientas para descubrir tendencias, resolver problemas y agregar valor en cualquier campo. Este artículo enumera los mejores cursos de análisis de datos que pueden ayudarlo a desarrollar las habilidades esenciales necesarias para sobresalir en este campo en rápido crecimiento.
Este curso ofrece una introducción completa al análisis de datos y cubre los roles de los profesionales de datos, los ecosistemas de datos y las herramientas de Big Data como Hadoop y Spark. Aprenderá los conceptos básicos de recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos. El curso incluye proyectos prácticos y orientación sobre oportunidades profesionales en el análisis de datos, sin necesidad de experiencia previa.
Este curso, diseñado por Google, ofrece más de 180 horas de capacitación para prepararte para un trabajo de análisis de datos de nivel inicial. Abarca habilidades esenciales como limpieza de datos, resolución de problemas y visualización de datos mediante herramientas como SQL, Tableau y R Programming.
Este curso presenta el ciclo de vida del análisis de datos, centrándose en conceptos clave como la integridad de los datos y los cuatro tipos de análisis de datos: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Al completar el curso, adquirirá las habilidades para identificar la estrategia de análisis de datos adecuada para diversas situaciones y comprenderá su posición dentro del ciclo de vida del análisis.
Este certificado profesional, diseñado por Google, ofrece capacitación avanzada en análisis de datos en siete cursos, que se basan en las habilidades de análisis de datos existentes. Aprenderá Python, Jupyter Notebook, Tableau y técnicas de aprendizaje automático a través de proyectos prácticos.
Este programa te prepara para una carrera en análisis de datos mediante el desarrollo de habilidades esenciales en Python, SQL y estadísticas sin necesidad de experiencia previa. Aprenderás a recopilar, procesar y analizar datos utilizando herramientas como Tableau y a aplicar el marco OSEMN para resolver problemas de análisis. El programa incluye proyectos prácticos que te permitirán crear un portafolio profesional y obtener un Certificado Profesional Meta para demostrar tu experiencia en análisis de datos.
Este curso de IBM presenta a los alumnos los componentes de un ecosistema de datos moderno, los roles de los analistas de datos, los científicos de datos y los ingenieros de datos, y las tareas que realizan, como la recopilación, la gestión, la minería, el análisis y la comunicación de datos. Abarca las estructuras de datos, los repositorios, las herramientas de Big Data y el proceso ETL. Al finalizar el curso, los alumnos comprenderán las oportunidades profesionales en el área de análisis de datos y realizarán prácticas de laboratorio para reforzar sus habilidades.
Este curso enseña habilidades esenciales de análisis de datos con Python y cubre temas como recopilación, limpieza, manipulación y visualización de datos. Aprenderá a crear y evaluar modelos de aprendizaje automático, incluidos modelos de regresión, utilizando bibliotecas de Python como Pandas, Numpy, scipy y scikit-learn. El curso incluye laboratorios y proyectos prácticos para practicar estas habilidades.
Este programa ofrece capacitación profesional en Microsoft Power BI, lo que lo prepara para una carrera como analista de inteligencia empresarial. Aprenderá a transformar datos en información, crear informes y paneles, y usar DAX para realizar cálculos. El programa incluye proyectos prácticos y un proyecto final, que simula escenarios del mundo real.
Este curso proporciona una comprensión básica de Excel para el análisis de datos, lo que lo hace adecuado para principiantes sin experiencia previa. Aprenderá a trabajar con hojas de cálculo, cargar datos de varios formatos y realizar la manipulación, limpieza y análisis de datos mediante funciones, filtros y tablas dinámicas. El curso hace hincapié en la práctica, lo que le permitirá manipular conjuntos de datos reales y completar un proyecto final para demostrar sus habilidades.
Este curso enseña el proceso de análisis exploratorio de datos (EDA) en Python, utilizando conjuntos de datos sobre desempleo y precios de boletos de avión. Aprenderá a resumir, limpiar y visualizar datos con Seaborn, explorando relaciones entre variables y manejando valores faltantes. El curso también demuestra cómo incorporar los hallazgos de EDA en flujos de trabajo de ciencia de datos, lo que le permitirá crear nuevas funciones, equilibrar datos categóricos y generar hipótesis para un análisis posterior.
Este curso ofrece una descripción general de las técnicas de análisis de datos descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos antes de centrarse en el análisis descriptivo. Aplicará sus conocimientos en un proyecto guiado con registros de AWS CloudTrail y conocerá Amazon Athena y QuickSight. El curso también cubre escenarios comunes de análisis de datos y los beneficios del análisis en la nube e incluye la creación de un panel de seguridad básico para practicar sus habilidades.
Este curso ofrece una formación básica en el uso de Excel para el análisis básico de datos, adecuado para futuros analistas de datos, científicos de datos o cualquier persona que necesite Excel para fines comerciales o de investigación. Abarca la limpieza, la organización, la clasificación, el filtrado y las tablas dinámicas de datos tanto en Microsoft Excel como en Google Sheets.
Este curso proporciona a los alumnos habilidades multidisciplinarias en ciencia de datos, combinando matemáticas, estadísticas, aprendizaje automático y programación con conocimientos específicos del dominio. Abarca pruebas de hipótesis, regresión y descenso de gradientes, seguidos de técnicas de análisis en cuatro dominios: epigenética, redes criminales, economía y datos ambientales.
Este curso presenta el análisis de la cadena de suministro mediante la biblioteca PuLP de Python para la optimización de la programación lineal. Abarca el modelado y la solución de problemas de optimización de la cadena de suministro, como la ubicación de las instalaciones y la asignación de la demanda, con un enfoque en el análisis de sensibilidad y las pruebas de simulación para mejorar la toma de decisiones en las cadenas de suministro. El curso tiene como objetivo mejorar las decisiones de la cadena de suministro aprovechando las técnicas de optimización y Python.
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