Análisis de Datos

Cursos de Análisis de Datos

Aprende a interpretar datos. Desde la recopilación y limpieza hasta el análisis y la visualización: estos cursos te enseñarán a transformar datos en bruto en conocimientos valiosos utilizando herramientas como Python, SQL y Excel.

4.6

Calificado según 7390 reseñas.

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Habilidades adquiridas:

A/B Test Analysis in SQLA/B Test DesignAdvanced Join TechniquesAdvanced SQL ReportingAggregations and GroupingAgregación de datos con pandasAgrupación de fechas y valores numéricosAgrupación y filtrado de datosAnalytics-Driven Decision MakingAnálisis comparativo y porcentualAnálisis de datosAnálisis de datos con ExcelAnálisis de datos multidimensionalAnálisis de escenarios y toma de decisionesAplicación de técnicas DCF a estudios de caso reales para decisiones de inversión y empresariales.Array CalculationsAssignment & Transportation ProblemsAtajosAttribution ModelingAutorrellenoBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENBúsquedas con INDEX y XMATCHBúsquedas con múltiples criteriosCampaign Performance QueryingCampos calculados y métricas personalizadasCausal InferenceChi-Square AnalysisCodificación de característicasCohort AnalysisCohort Analysis with SQLComponentes del WACC, incluido el costo de capital propio y el costo de la deuda.Comunicación basada en datosConstrucción de consultas complejasConstrucción de pipelinesConsultas UNION en SQLContexto de filtroCorregir números y fechasCorrelation AnalysisCreación de gráficos básicosCreación de hojas de cálculoCreación de indicaciones para Copilot en hojas de cálculoCreación de panelesCreación de plantillas y automatizaciónCreación y personalización de gráficosCustomer SegmentationCálculo del valor terminal y aplicación de análisis de escenarios y sensibilidad en modelos de valoración.DAXData AnalysisData Analysis with JoinsData Analysis with SQLData Extraction TechniquesData Filtering and SortingData HandlingData Modeling for BIData Reconciliation in SQLData StorytellingData Transformation with pandasData Visualization TechniquesData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Database NormalizationDefinición de esquemas (DDL)Descriptive StatisticsDetección de valores atípicosDetectar y eliminar erroresDiseño de panelesDiseño de paneles e informesDiseño y configuración de tablas dinámicasDominio de XLOOKUPETL and ELT ConceptsEntrada de datosEntrada y formato de datosEscalado de característicasEstadística con PythonEstructuración de datos en ExcelEstructuración de datos para búsquedasEvent-based Data ModelingExcel Dynamic ArraysExcel Power QueryExecution Plan AnalysisExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFILTER FunctionFactorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFiltrado con cláusula WHEREFiltrado por rangosFormato condicionalFunciones FILTER, UNIQUE y SORTFunciones agregadas de SQLFunciones de NumPyFunciones de agregación en SQLFunciones de búsqueda en ExcelFunciones de lógica condicionalFundamentos de NumPyFundamentos de SQLFunnel Analysis in SQLFunnel AnalyticsFórmulas básicas de ExcelFórmulas de ExcelFórmulas de matrices dinámicasGestión de bases de datosGestión de libros de trabajoGráficos dinámicosHypothesis TestingImputación de valores faltantesIncremental Loading StrategiesIndexación y selección de datos en pandasInformes interactivos con segmentaciones y líneas de tiempoIngeniería de característicasInteger ProgrammingInteligencia de tiempoInteraction EffectsLedger-Style SQL JoinsLimpiar datos en ExcelLimpieza de datosLimpieza y preparación de datos en ExcelLinear Programming in PythonListas desplegablesLogging and MonitoringLógica de búsqueda y combinación de datosLógica de fórmulasLógica de selección de gráficosMacrosManejo de errores en ExcelManejo de valores NULLManipulación de datos (DML)Manipulación de datos en pandasMetric Framework DesignModelado de bases de datosModelado de datosModelado financiero y proyeccionesModelos DCF completos en Excel utilizando datos financieros reales y plantillas.Monte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNavegación en ExcelNormalización de bases de datosOperaciones CRUDOperadores AND/OR/NOTOptimización de consultas SQLOptimization ModelingOrchestration PatternsOrdenación con ORDER BYOrdenación y filtrado de datosOrganización de datosPartitioning and Framing in SQLPensamiento lógicoPipeline ModularizationPortfolio SimulationPower PivotPreparación de datos en ExcelPreprocesamiento de datosProgramación en PythonProtección con contraseñaPython Data ManipulationQuery Planning and OptimizationRandom Sampling in PythonRangos con nombreRanking and Analytic FunctionsRelaciones entre tablasRelleno rápidoResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesRevenue SegmentationRisk EstimationSORT and SORTBY FunctionsSQL AggregationsSQL BasicsSQL Date and Time FunctionsSQL FunctionsSQL JSON FunctionsSQL JoinsSQL Logical FunctionsSQL Null FunctionsSQL Numeric FunctionsSQL Parsing and ValidationSQL Period-over-Period AnalysisSQL Query LifecycleSQL Query OptimizationSQL Reporting PatternsSQL String FunctionsSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL Window FunctionsSQL en proyectos PythonSelección de característicasSelección de valores distintosSensitivity AnalysisSentencias SQL SELECTSessionized Data AnalysisSpill BehaviorStatistical InterpretationStatistical ReasoningSubconsultas anidadas en SQLSubqueriesTablas dinámicasTablas dinámicas y visualización de datosTable JoinsTipos de JOIN en SQLTransformación de datosTroubleshooting Spill ErrorsTécnicas avanzadas de NumPyTécnicas avanzadas de gráficosTécnicas de visualización de datosUNIQUE FunctionUnit Economics CalculationUso de VLOOKUP y HLOOKUPUtilizar funciones de textoValidación de datosVisualización con SeabornVisualización con gráficos dinámicos y diseño de panelesVisualización de datosVisualización en PythonVisualización en Python con MatplotlibWeb scraping con PythonWindow FunctionsWindow Functions for Product MetricsXLOOKUP with Arrayst-test and z-test Application

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Cursos

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Tecnologías

Introduction to SQL

4 horas

41 capítulos

Principiante

27 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: SQL SELECT Statements, WHERE Clause Filtering, ORDER BY Sorting, SQL Aggregate Functions, AND/OR/NOT Operators, NULL Value Handling, Range-Based Filtering, Distinct Value Selection

Excel for Beginners

4 horas

42 capítulos

Principiante

90 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Excel Navigation, Data Entry and Formatting, Basic Excel Formulas, Conditional Logic Functions, Data Sorting and Filtering, Chart Creation and Customization, Workbook Management, Password Protection

Tableau Fundamentals

3 horas

38 capítulos

Principiante

3 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Data Visualization Techniques, Data Analysis, Data Handling, Exploratory Data Analysis

Intermediate SQL

3 horas

25 capítulos

Intermedio

19 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: SQL Aggregate Functions, Grouping and Filtering Data, Nested SQL Subqueries, SQL UNION Queries, SQL JOIN Types, Data Manipulation (DML), Schema Definition (DDL), Complex Query Construction

Excel Data Modeling

3 horas

23 capítulos

Intermedio

7 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Power Pivot, DAX, Data modeling, Table relationships, Pivot tables, Pivot charts, Time intelligence, Filter context

SQL Optimization and Query Features

4 horas

22 capítulos

Avanzado

3 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: SQL Query Optimization, Data Indexing and Selection in pandas, Database Management, Database Normalization, SQL Basics, CRUD Operations, Database Modeling

Relational Database and Normalization

1 hora

12 capítulos

Principiante

5 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: SQL Query Optimization, Database Normalization

Excel Formulas

1 hora

15 capítulos

Principiante

8 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Data Preprocessing, Data Analysis with Excel, Excel Formulas

Data Wrangling with pandas

4 horas

34 capítulos

Intermedio

10 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

NumPy Basics

3 horas

26 capítulos

Intermedio

9 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: NumPy Basics, NumPy Advanced Techniques, NumPy Functions

Web Scraping with Python

3 horas

23 capítulos

Intermedio

1 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Python Programming, Web Scraping with Python

Data Analysis with Excel

3 horas

15 capítulos

Avanzado

6 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Data Preprocessing, Data Visualization, Data Analysis with Excel, Excel Power Query, Excel Formulas

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(Promedio en EE.UU.)

Empresas contratantes

*Fuente: Glassdoor

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Incluyendo 30 de las 30 mejores universidades de EE.UU.

Cursos de Análisis de Datos: Información clave y preguntas

¿Qué es la Introducción a los Cursos de Análisis de Datos?

El análisis de datos implica examinar conjuntos de datos para extraer conclusiones sobre la información que contienen, a menudo con la ayuda de sistemas y software especializados.

¿Cuáles son los beneficios de nuestros cursos de análisis de datos?

Nuestros cursos ofrecen formación integral en matemáticas, teoría de la probabilidad, herramientas de visualización y BI, experiencia práctica, preparándote para una carrera exitosa en análisis de datos.

¿Cuáles son las oportunidades profesionales tras completar los cursos de análisis de datos?

Los egresados pueden desempeñarse como Analista de Datos, Analista de Negocios, Científico de Datos e Ingeniero de Datos en diversas industrias como finanzas, salud y tecnología.

¿Cuáles son las opciones de cursos de análisis de datos?

Ofrecemos diversos cursos, desde nivel principiante hasta avanzado, temas especializados y formación en análisis específicos por industria. Puedes comenzar con cursos básicos de matemáticas, aprender técnicas de visualización y finalmente descubrir varias herramientas de BI.

¿Cuál es la información sobre el certificado?

Al finalizar, recibirás un certificado que valida tus habilidades y conocimientos en análisis de datos.

¿Por qué debería considerar tomar un curso de análisis de datos en línea con su empresa?

Nuestros cursos en línea ofrecen flexibilidad, instructores expertos, proyectos prácticos y apoyo continuo para asegurar tu éxito en el aprendizaje.

¿Cuáles son algunos consejos para completar con éxito un curso de análisis de datos?

Mantener la organización, practicar regularmente, buscar retroalimentación y aplicar lo aprendido mediante proyectos prácticos.

¿Cuál es el costo de la formación en los cursos de análisis de datos?

Contamos con varios planes de precios que son comunes para todos nuestros cursos. Puedes consultarlos en el enlace: https://codefinity.com/pricing.

¿Qué curso de análisis de datos es el más adecuado para principiantes?

Deberías comenzar con cursos básicos de numpy y pandas si eres principiante.

¿Cuáles son las habilidades clave necesarias para destacar en análisis de datos?

El pensamiento crítico, el análisis estadístico, el dominio de herramientas y software de datos, habilidades de programación y una comunicación efectiva son esenciales.

¿En qué se diferencia el análisis de datos de la inteligencia empresarial?

El análisis de datos se centra en descubrir patrones y conocimientos a partir de los datos, mientras que la inteligencia empresarial utiliza los datos para tomar decisiones empresariales informadas.

¿Qué impacto tiene el análisis de datos en la industria de la salud?

El análisis de datos mejora la atención al paciente, optimiza operaciones, predice brotes y apoya la investigación médica proporcionando conocimientos accionables.

¿Cómo se compara el análisis de datos con la ciencia de datos en cuanto a las habilidades requeridas?

El análisis de datos se enfoca más en habilidades estadísticas y analíticas, mientras que la ciencia de datos requiere conocimientos adicionales en aprendizaje automático, programación y desarrollo de algoritmos complejos.

¿Vale la pena realizar un curso de análisis de datos?

Sí, vale la pena, ya que abre numerosas oportunidades profesionales, te dota de habilidades demandadas y mejora tu capacidad de resolución de problemas.

¿Es difícil el análisis de datos?

El análisis de datos puede ser desafiante, pero con la formación, práctica y apoyo adecuados, es manejable y gratificante.

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Cursos principales en la Análisis de Datos categoría

1.	Introducción a SQL	4 horas	41 capítulos
2.	Excel Para Principiantes	4 horas	42 capítulos
3.	Tableau Fundamentals	3 horas	38 capítulos
4.	SQL Intermedio	3 horas	25 capítulos
5.	Modelado de Datos en Excel	3 horas	23 capítulos