Este curso presenta una gentil introducción a los conceptos del análisis de datos, el rol de un Analista de Datos y las herramientas que se utilizan para realizar las funciones diarias. Obtendrás una comprensión del ecosistema de datos y de los fundamentos del análisis de datos, como la recopilación de datos o la minería de datos. También aprenderás las aptitudes generales que se requieren para comunicar eficazmente tus datos a los interesados y cómo el dominio de estas aptitudes puede darte la opción de convertirte en un tomador de decisiones impulsado por los datos.
이 강좌에 대하여
귀하가 습득할 기술
- Correlation And Dependence
- Data Structure
- Extraction, Transformation And Loading (ETL)
- General Statistics
제공자:

IBM 기술 네트워크
IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
¿Qué es el Análisis de Datos?
En este módulo, aprenderás acerca de los diferentes tipos de análisis de datos y los pasos clave en un proceso de análisis de datos. Obtendrás una comprensión de los diferentes componentes de un ecosistema de datos moderno, también el rol que cumplen los Ingenieros de Datos, Analistas de Datos, Científicos de Datos, Analistas de Negocios y el rol que juegan en este ecosistema los Analistas de Inteligencia de Negocios. También aprenderás sobre el rol, las responsabilidades y las habilidades necesarias para ser un Analista de Datos además conocerás cómo es un día típico en la vida de un Analista de Datos.
El Ecosistema de Datos
En este módulo, aprenderás acerca de los diferentes tipos de estructuras de datos, formatos de archivo, fuentes de datos y los lenguajes que los profesionales de los datos utilizan en sus tareas del día a día. Obtendrás una comprensión de los distintos tipos de repositorios de datos, como las Bases de Datos, Almacenes de Datos, Mercados de Datos, Lagos de Datos y las Tuberías de Datos. Además, aprenderás sobre el Proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL), que se utiliza para extraer, transformar y cargar los datos en los repositorios de datos. Obtendrás una comprensión básica de las herramientas de Grandes Volúmenes de Datos y el Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos tales como Hadoop, Hadoop Distributed File System (HDFS), Hive, y Spark.
Recopilación y Transformación de Datos Brutos
En este módulo, aprenderás sobre el proceso y los pasos necesarios para identificar, reunir e importar datos de fuentes dispares. Aprenderás acerca de las tareas que implican la transformación de los datos brutos y la limpieza de estos datos para que estén listos para su posterior análisis. Además, comprenderás las diferentes herramientas que pueden utilizarse para reunir, importar, limpiar datos y transformar datos brutos, junto con algunas características, fortalezas, limitaciones y aplicaciones.
Minería y Visualización de Datos y Comunicación de Datos
En este módulo, aprenderás acerca del rol del Análisis Estadístico en la minería y la visualización de datos. Aprenderás sobre las diversas herramientas y técnicas tanto analíticas como estadísticas que puedes utilizar para obtener una comprensión más profunda de tus datos. Estas herramientas te ayudarán a entender los patrones, tendencias y correlaciones que existen en los datos. Adicionalmente, aprenderás sobre los diversos tipos de visualización de datos que pueden ayudarte con la comunicación y a contar una historia convincente de tus datos. También comprenderás las diferentes herramientas que pueden utilizarse para la extracción y visualización de datos, junto con algunas de sus características, fortalezas, limitaciones y aplicaciones.
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INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS의 최상위 리뷰
Gran curso introductorio, evidentemente con solo este curso no serás Analista de Datos pero si es un buen comienzo.
Buen curso para iniciar con la conceptualizacion de los temas para ser Analista de Datos
Excelente curso, explica de manera clara el tema de Análisis de Datos y motiva a seguir aprendiendo mas del tema. Muchas gracias
Excelente curso para los que se inician el proceso como analista de dato, muy claro todo el panorama
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