Los mejores cursos de análisis de datos, big data y data science en línea
No importa si ya tiene experiencia previa en análisis de datos o si desea saltar a la escena, aquí hay 10 cursos principales de análisis de datos en línea que son tendencias ahora:
Cursos de nivel principiante
Veamos a continuación algunos buenos cursos de análisis de datos para principiantes.
1. Tableau 2020 AZ: formación práctica de Tableau para la ciencia de datos
Tipo: Curso en línea
Nivel: Principiante
Calificación: 4.6
Duración: 8.5 horas
Certificado de finalización: Proporcionado
El curso enseña visualización de datos utilizando Tableau 2020, lo que le permite explorar, corregir, utilizar, experimentar y presentar datos rápidamente. Los cursos presentan los conceptos básicos de Tableau, navegan por el software, se conectan a archivos de datos y exploran una hoja de trabajo, lo que la hace atractiva.
Cada módulo de este curso es independiente entre sí y, por lo tanto, puede estudiarse de cualquier manera. También encontrará nuevos conjuntos de datos y ejercicios desafiantes para aprender mediante la aplicación inmediata. El curso crearía oportunidades para que los candidatos descubrieran patrones de datos como tendencias de ventas, comportamiento de compra de los clientes y toma de decisiones.
Tema cubierto
- Instalación de Tableau 2020
- Crear
- Gráfica de barras
- Mapas
- Gráficos circulares
- Paneles interactivos
- Cálculos de tablas
- Gráficos de doble eje
- Campos calculados en una mezcla
- Gráficos de área
- Gráfico de dispersión
- Mapas de árbol
- Historias
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2. SQL: MySQL para análisis de datos e inteligencia empresarial
Tipo: Curso en línea
Nivel: Principiante
Calificación: 4.6
Duración: 9.5 horas
Certificado de finalización: Proporcionado
En la era del big data y el análisis, la gestión de bases de datos juega un papel crucial y, por lo tanto, uno debe aprender SQL para una carrera lucrativa.
Los candidatos capacitados pueden enviar datos y ejecutar consultas sin depender de otros. Pueden profundizar más y estudiar los datos para obtener las respuestas que podrían mejorar la forma de hacer negocios. Los cursos te enseñan a paso a paso desde lo básico y así es fácil de entender. También le enseña a trabajar con bases de datos reales a través de ejemplos prácticos. El resultado del curso sería que estaría bien versado en las habilidades de administración de bases de datos y desarrollaría un razonamiento analítico para brindar información comercial.
Tema cubierto
- Código en SQL
- Crear, diseñar y operar en bases de datos SQL.
- Aprenda a crear bases de datos desde cero.
- Competencia en SQL Workbench.
- Disparadores SQL
- Secuencias SQL
- Variables locales y globales
- Índices
- SQL se une y más
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3. Estadísticas para principiantes para análisis de datos: ¡aprenda de la manera más fácil!
Tipo: Curso en línea
Nivel: Principiante
Calificación: 4.5
Duración: 3 horas
Certificado de finalización: Proporcionado
¿No tiene experiencia en estadísticas pero siente una gran fascinación por el campo? Entonces, es posible que desee optar por las estadísticas para principiantes para análisis de datos: ¡aprenda de la manera fácil! El curso de Udemy imparte los conceptos básicos de estadística y análisis de regresión a los estudiantes matriculados de manera fácil e interesante.
El curso tiene 3 horas de video bajo demanda y tres recursos descargables. Además, obtiene acceso de por vida al curso y accede a él a través del teléfono móvil y la televisión. Al final del curso, podrá formular decisiones basadas en datos mejores y precisas.
Todo el curso se imparte en 42 conferencias. Aunque la secuencia mencionada en la clase es la preferida para las conferencias, puede elegir la forma en que desea recorrer las lecciones en video.
Tópicos cubiertos
- Coeficiente de variación
- Correlación y causalidad
- Crear y comprender una regresión
- Fundamentos de estadística
- Estadística inferencial: distribución de probabilidad, distribución normal, teorema del límite central, estimaciones y estimación del intervalo de confianza
- Introducción al análisis de regresión
- Introducción a la desviación estándar y la varianza
- Media, mediana y moda
- Comprender y crear histogramas
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4. Guía para principiantes de datos y análisis de datos de SF Data School
Tipo: Curso en línea
Nivel: Principiante
Calificación: 4.4
Duración: 1.5 horas
Certificado de finalización: Proporcionado
¿Comenzar el análisis de datos desde cero? Luego, debe consultar la Guía para principiantes de datos y análisis de datos del curso SF Data School. Ofrecido por la popular plataforma de aprendizaje en línea Udemy, el curso de análisis de datos es un paquete para principiantes breve pero completo.
El curso de análisis de datos para principiantes es creado por Colby Schrauth y Serge LeBlanc, ambos cofundadores de SF Data School. Como no hay requisitos previos exigidos por la clase, cualquier persona con un interés genuino en los datos puede comenzar de inmediato.
El curso incluye 1,5 horas de video a pedido. Está dividido en nueve conferencias que tratan varios aspectos del análisis de datos. Un artículo adicional está disponible con el curso para reforzar el aprendizaje. Si desea obtener más información sobre los datos pero no sabe por dónde empezar, realice este curso.
Tópicos cubiertos
- Clasificación de herramientas de análisis de datos
- Canalizaciones de datos
- Tipos de datos, archivos y formatos
- Introducción a los datos
- Conceptos y terminología clave de análisis de datos
- Roles y habilidades de los profesionales de datos
- El análisis de datos “Triángulo de herramientas”.
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5. Curso completo de análisis de datos con Pandas y NumPy: Python
Tipo: Curso en línea
Nivel: Principiante
Calificación: 4.2
Duración:
Certificado de finalización: Proporcionado
El curso completo de análisis de datos con Pandas y NumPy: el curso Python es un éxito de ventas en Udemy. Es ideal para cualquiera que desee iniciar su carrera en el lucrativo mundo de la ciencia de datos. El curso detalla varios conceptos de análisis de datos utilizando dos de las bibliotecas de ciencia de datos de Python más populares ; NumPy y Pandas.
Si bien la biblioteca Pandas está destinada a realizar análisis de datos del mundo real utilizando Python, NumPy se especializa en tareas de aprendizaje automático. El curso también es la opción preferida para cualquier desarrollador principiante de Python con un profundo interés en el análisis de datos o la ciencia de datos.
El curso completo se imparte en 99 video conferencias. El tiempo total de ejecución para ellos es de casi 11 horas y media. Para ayudar a los alumnos a desarrollar una comprensión sólida del trabajo con las dos populares bibliotecas de ciencia de datos, también se encuentran disponibles nueve artículos adicionales y 11 recursos descargables.
Tópicos cubiertos
- Un curso intensivo en Python
- Limpieza de datos
- Agrupación de datos
- Visualización de datos con Pandas
- Importar y exportar datos de Pandas
- Instalar y configurar Python
- Introducción al análisis de datos
- Introducción al marco de datos
- Introducción a Pandas y NumPy
- Introducción a la serie
- Trabajar con datos de texto
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Eso termina con nuestros cursos de análisis de datos recomendados para principiantes. Veamos ahora algunos buenos cursos de análisis de datos para desarrolladores y profesionales de nivel intermedio.
Cursos de nivel intermedio
6. Introducción a la analítica de datos para empresas
Tipo: Curso en línea
Nivel: Intermedio
Calificación: 4.7
Duración: 11 horas
Certificado de finalización: Proporcionado
El curso Introducción al análisis de datos para empresas que ofrece Coursera educa a los alumnos sobre las numerosas prácticas de análisis de datos relacionadas con la gestión y el desarrollo empresarial. El curso se centra en el proceso analítico, la creación, el almacenamiento y el acceso de datos, y cómo las organizaciones trabajan con los datos.
En una semana laboral sugerida de 5 horas, el curso requerirá aproximadamente cuatro semanas para completarse. Además del inglés, el curso de análisis de datos también está disponible en coreano. Hasta ahora, más de 26.3k estudiantes se han inscrito en el curso.
Si está buscando construir una base sólida en el análisis de datos para obtener una mejor posición de trabajo, entonces el curso Introducción al análisis de datos para empresas es perfecto para usted. El curso de análisis de datos también proporciona una base para métodos avanzados de investigación y computación.
Tópicos cubiertos
- Organizaciones analíticas: roles y estructuras
- Agregar y ordenar datos en SQL
- Big data y la nube
- Modelos de negocio conceptuales
- Herramientas de análisis de datos
- Datos capturados por sistemas fuente
- Extracción de datos usando SQL
- Gobernanza, privacidad y calidad de los datos
- Almacenamiento de datos y bases de datos
- Ampliación de consultas SQL mediante operadores
- Introducción a SQL
- La cadena de valor de información-acción
- La base de datos relacional
- Computación en memoria, federación y virtualización
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7. Microsoft Excel: fórmulas y funciones avanzadas de Excel
Tipo: Curso en línea
Nivel: Intermedio
Calificación: 4.6
Duración: 8 horas
Certificado de finalización: Proporcionado
El curso le proporcionará una comprensión profunda de las funciones y fórmulas avanzadas de Excel para transformar Excel de un programa básico de hoja de cálculo en una poderosa herramienta de análisis. El curso también implementaría la implementación práctica mediante el ejercicio de ejemplos contextuales diseñados para mostrar las fórmulas y cómo se pueden aplicar de varias maneras. Al final del curso, estará capacitado para crear herramientas dinámicas y paneles de Excel para filtrar, mostrar y analizar datos. También será elegible para automatizar tareas tediosas y lentas utilizando fórmulas y funciones de celda en Excel.
Tópicos cubiertos
- Funciones de búsqueda / referencia
- Funciones estadísticas
- Formato basado en fórmulas
- Funciones de fecha y hora
- Operadores logicos
- Fórmulas de matriz
- Funciones de texto
- INDIRECTO Y HIPERVÍNCULO
- Web scraping con WEBSERVICE y FILTERXML
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8. Análisis de datos con Pandas y Python
Tipo: Curso en línea
Nivel: Intermedio
Calificación: 4.6
Duración: 20.5 horas
Certificado de finalización: Proporcionado
El curso presenta una biblioteca de pandas popular, el lenguaje de programación Python integrado . Una biblioteca es una herramienta poderosa que nos permite analizar, organizar, clasificar, filtrar, agregar, mung, limpiar, calcular y recopilar conjuntos de datos colosales. En este curso, se le explicará todo paso a paso a través de la biblioteca panda, desde la instalación hasta la visualización. El curso ofrece toneladas de conjuntos de datos para demostrar la increíble versatilidad y eficiencia de este paquete para una mejor experiencia de aprendizaje. Cubre cientos de métodos, atributos, características y funcionalidades que componen la biblioteca. El curso es beneficioso para el análisis de datos en ciernes o para usuarios experimentados.
Tópicos cubiertos
- instalando
- clasificación
- filtración
- agrupamiento
- agregando
- desduplicación
- pivotante
- munging
- borrar
- fusionando
- visualizante
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9. R Nivel 1: análisis de datos con R
Tipo: Curso en línea
Nivel: Intermedio
Calificación: 4.5
Duración: 7.5 horas
Certificado de finalización: Proporcionado
Hay más de unas pocas buenas razones para utilizar R en proyectos de ciencia de datos , como una gestión segura y una infraestructura sólida. El curso R Nivel 1 – Análisis de datos con R está destinado a ayudar a los alumnos a estudiar y acelerar el ritmo con el lenguaje de programación R para realizar varios tipos de tareas de análisis de datos.
El curso es apropiado para cualquier persona con un gran interés en la programación estadística. Para comenzar con el curso de análisis de datos, es necesario tener un conocimiento básico de la estructura de datos y las estadísticas junto con R y RStudio instalados en el sistema.
Además de 7,5 horas de video a pedido, el curso ofrece cuatro artículos y 16 recursos descargables para facilitar el aprendizaje. Al final del curso, los estudiantes podrán desarrollar fluidez en R para realizar la mayoría de los tipos de tareas de análisis de datos.
Tópicos cubiertos
- Creando objetos
- Tipos de datos
- Funciones en R
- Gráficos en R
- Introducción al lenguaje de programación R
- Bucle
- Uso de la GUI de R Commander
- Trabajando con cadenas
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10. Especialización en análisis empresarial avanzado
Tipo:
Nivel de
especialización : Calificación
intermedia : 4,4 Duración: 5 meses 3 horas / semana
Certificado de finalización: Proporcionado
El curso de especialización en análisis empresarial avanzado educa a los estudiantes matriculados sobre cómo aprovechar los datos para resolver problemas empresariales complejos. El curso tiene como objetivo desarrollar habilidades prácticas de análisis de negocios en los alumnos. Como se trata de un curso de análisis de datos de nivel avanzado, la experiencia en análisis de datos es obligatoria para comenzar con el mismo.
En la semana laboral sugerida de 6 horas, el curso tomará aproximadamente cuatro meses en completarse. Además de hacer que los estudiantes matriculados sean mejores en el análisis de datos, el curso también se sumerge en la visualización de datos, la optimización matemática y SQL.
Para facilitar el aprendizaje de los estudiantes que no aprenden inglés, la especialización en análisis de datos que ofrece Coursera también está disponible en árabe y coreano. Un equipo de 3 instructores entregará el curso completo a los alumnos. Al finalizar con éxito, se ofrecerá un certificado de finalización que acredite los esfuerzos del alumno.
Cursos cubiertos
- Introducción al análisis de datos para empresas (curso 1)
- Modelado predictivo y análisis (curso 2)
- Análisis empresarial para la toma de decisiones (curso 3)
- Comunicación de los resultados de Business Analytics (curso 4)
- Capstone Advanced Business Analytics (Curso 5)
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Cursos de bonificación
11. Análisis de datos para Lean Six Sigma
Tipo: Curso en línea
Nivel: Principiante
Calificación: 4.8
Duración: 11 horas
Certificado de finalización: Proporcionado
Lean Six Sigma es un método que implica el esfuerzo de un equipo colaborativo para mejorar el rendimiento al reducir la variación y eliminar sistemáticamente el desperdicio. El curso Data Analytics for Lean Six Sigma detalla varias técnicas de análisis de datos útiles para proyectos de mejora de Lean Six Sigma.
Al final del curso, los alumnos analizarán e interpretarán los datos recopilados de un proyecto de mejora de Lean Six Sigma. Los estudiantes interesados en inscribirse en el curso de análisis de datos deben dedicar unas 15 horas.
La instructora del curso es Inez Zwetsloot, investigadora académica y consultora empresarial con un doctorado. en estadísticas industriales. El curso describe las estadísticas de Minitab y un paquete de estadísticas popular, además de explicar Lean Six Sigma y varias técnicas de análisis de datos.
Tópicos cubiertos
- Datos y DMAIC
- Estadísticas descriptivas
- Prueba de hipótesis y causalidad
- Introducción a ANOVA
- Introducción a la analítica de datos para Lean Six Sigma
- Introducción a lean six sigma
- Introducción a Minitab: instalación y carga de datos
- Prueba de Kruskal-Wallis
- Distribución normal, logarítmica y de Weibull
- Organizar datos
- Análisis de Pareto
- Población frente a muestreo
- Gráfico de probabilidad y CDF empírico
- Selección de CTQ
- Visualización de datos numéricos y categóricos
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12. Alfabetización en información sanitaria para la especialización en análisis de datos
Tipo:
Nivel de
especialización : Calificación
intermedia : 4.5 Duración: 4 meses 3 horas / semana
Certificado de finalización: Proporcionado
La industria de la salud está experimentando un auge. La especialización en Alfabetización en información sanitaria para análisis de datos se centra en los profesionales de datos que buscan hacer un cambio en la industria sin experiencia previa en atención médica. Primero, el curso requiere que los estudiantes tengan al menos dos años de experiencia como analista de datos o profesional de tecnología.
Una de las características importantes del curso de análisis de datos que ofrece Coursera es un horario flexible. En una semana laboral de 4 horas, completará la especialización en solo cuatro meses. Con el curso de análisis de datos y atención médica, aprenderá a analizar los diversos tipos y fuentes de datos de atención médica, como datos clínicos y generados por el paciente.
Al completar la especialización, los alumnos utilizarán las habilidades de análisis de datos adquiridas en escenarios de atención médica. El curso incluye un proyecto práctico que le permitirá aprovechar al máximo el curso de análisis de datos.
Cursos cubiertos
- Conocimiento de datos sanitarios (Curso 1)
- Modelos de datos sanitarios (curso 2)
- Calidad y gobernanza de los datos sanitarios (Curso 3)
- Soluciones analíticas a problemas de salud comunes (curso 4)
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Tutorial recomendado
13. Conviértase en analista de datos: programa Nanodegree de Udacity
Tipo: Título en línea
Requisitos previos: Python y SQL
Duración: 4 meses, 10 horas por semana
Certificado de finalización: Provisto con un Nanogrado
El programa de nanotecnología de cuatro meses que ofrece Udacity, en colaboración con Kaggle, mejora sus habilidades de programación y refina su capacidad para trabajar con conjuntos de datos desordenados, complejos y no estructurados. El tutorial le enseña a manipular y prepararse para el análisis y a crear visualizaciones para la exploración de datos. Finalmente, aprendería a contar historias con datos utilizando sus habilidades de datos.
Tópicos cubiertos
- Introducción a la analítica de datos
- Visualización de análisis de datos con Python
- Estadísticas prácticas
- Negociación de datos
El curso ofrece varios beneficios como:
- Proyecto del mundo real de expertos de la industria
- Soporte técnico de un mentor
- Curso de carrera personal y servicios profesionales
- Programa de aprendizaje flexible
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Conclusión
Eso completa nuestra selección de los diez mejores cursos de análisis de datos en línea. Debe asegurarse de mejorar sus habilidades de análisis de datos para ascender en las filas del éxito de forma continua.
Espero que estos 10 cursos principales de análisis de datos lo ayuden a avanzar más en su carrera profesional y lo hagan mejor que antes en el análisis de datos.