Curso online – especialización profesional certificada en ciencia de datos y herramientas de análisis de Google, Codio

Una introducción práctica a la ciencia de datos. Analice datos y cree visualizaciones de datos utilizando herramientas líderes en la industria sin necesidad de instalación.

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Curso online - especialización profesional certificada en ciencia de datos y herramientas de análisis de Google, Codio

Professional Certificate

a partir de

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • preparación de datos
  • Presentación visual de datos.
  • Comparando conjuntos de datos
  • Descripción de las relaciones entre datos.
  • Cree una variedad de visualizaciones de datos
  • Trabajar con conjuntos de datos reales

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • analista de datos
  • analista de datos
  • Científico de datos principiante
  • Desarrolla visualizaciones de datos.
  • Se especializa en ciencia de datos.
  • Profesional en analisis de datos
  • Desarrollador de software con énfasis en análisis de datos.
  • Científico de datos
  • consultor de datos

Pasantía: una serie de cursos de 4 partes

La pasantía está dirigida a personas que no tienen experiencia en programación y buscan una introducción cómoda a la ciencia de datos, utilizando Python y R para la descripción y visualización de conjuntos de datos. Este curso proporcionará a los pasantes una base de conocimientos en análisis de datos, adecuada para cualquier función de analista.

Temas principales

  • preparación de datos
  • Presentación visual de datos.
  • Comparando conjuntos de datos
  • Descripción de las relaciones entre datos.

Estos temas lo ayudarán a prepararse para lidiar con diferentes tipos de conjuntos de datos, adquiriendo así conocimientos suficientes en ciencia de datos.

Un proyecto de aprendizaje práctico.

Los estudiantes crearán una variedad de visualizaciones de datos basadas en conjuntos de datos reales que importan y preparan. Por ejemplo:

  • Determinación y presentación de profesiones con mayor salario mensual en 2014
  • Probar la relación entre las características de las personas, como el género, su altura y/o peso.

Details of the courses that make up the specialization

Curso 1: Análisis de datos en Python con pandas y matplotlib en Spyder

Duración del curso: 10 horas

Lo que aprenderás:

  • describir un conjunto de datos numéricos utilizando estadísticas
  • Importe y trace un conjunto de datos mixto usando pandas y matplotlib
  • Determinar si las poblaciones son diferentes mediante pruebas estadísticas.
  • describir relaciones entre variables usando pruebas estadísticas

Habilidades que adquirirás:

  • Estadística descriptiva básica
  • análisis de datos
  • Programación en Python
  • funciones
  • cambio

Curso 2: Visualización y comunicación de resultados en Python con Jupyter

Duración del curso: 10 horas

Lo que aprenderás:

  • Crear gráficos para describir y comparar la composición de conjuntos de datos.
  • Ilustrar la distribución de datos a través de visualizaciones.
  • crear visualizaciones para datos especiales (por ejemplo, geográficos, 3D, etc.)

Habilidades que adquirirás:

  • ciencia de datos
  • gráfico de barras
  • Programación en Python
  • comunicación visual
  • Histograma

Curso 3: Análisis de datos en R con RStudio y Tidyverse

Duración del curso: 9 horas

Lo que aprenderás:

  • Describir un conjunto de datos numéricos utilizando funciones estadísticas en R.
  • Importar y modificar conjuntos de datos usando Tidyverse
  • Determinar si las poblaciones son diferentes mediante pruebas estadísticas.
  • Usar pruebas estadísticas para describir o explicar la relación entre conjuntos de datos.

Habilidades que adquirirás:

  • Estadística descriptiva básica
  • análisis de datos
  • funciones
  • Programación en R
  • Rstudio

Curso 4: Visualizando datos y comunicando resultados en R con RStudio

Duración del curso: 9 horas

Lo que aprenderás:

  • Crear gráficos para describir y comparar la composición de conjuntos de datos.
  • Ilustrar la distribución de datos a través de visualizaciones.
  • Cree visualizaciones especiales como mapas de calor, correlogramas y gráficos de mosaico.
  • Utilice R Markdown para crear documentos, informes y presentaciones

Habilidades que adquirirás:

  • ciencia de datos
  • gráfico de barras
  • comunicación visual
  • Histograma
  • Programación en R

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