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Temario del curso

Introducción a las herramientas de análisis de datos

  • Resumen de Python, R, Power Query y Power BI.
  • Aplicaciones del análisis de datos en diversas industrias.
  • Configuración de las herramientas y el entorno.

Limpieza y preparación de datos

  • Uso de bibliotecas de Python (Pandas) para la limpieza de datos.
  • Limpieza y transformación de datos con Power Query.
  • Gestión de datos faltantes e inconsistencias.

Análisis estadístico con R

  • Funciones estadísticas básicas y manipulación de datos en R.
  • Análisis exploratorio de datos (EED).
  • Construcción e interpretación de modelos estadísticos.

Integración y transformación de datos

  • Combinación de datos de múltiples fuentes con Power Query.
  • Integración de flujos de trabajo de Python y R con Power BI.
  • Aseguramiento de la consistencia y calidad de los datos.

Visualización de datos con Power BI

  • Creación de tableros (dashboards) dinámicos y visualizaciones.
  • Uso de Power BI para identificar tendencias e insights.
  • Compartir y publicar informes.

Aplicaciones y estudios de caso de la industria

  • Estudios de caso reales en análisis de datos.
  • Desarrollo de flujos de trabajo para escenarios comunes de la industria.
  • Proyecto práctico para consolidar el aprendizaje.

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de estadística.
  • Familiaridad con hojas de cálculo y entrada de datos.
  • No se requiere experiencia previa en programación.

Público objetivo

  • Analistas de negocios.
  • Profesionales de datos.
  • Gerentes de proyectos.
  • Personal administrativo.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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