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Fundamentos del análisis de datos

• Explore conceptos, aplicaciones y metodologías centrales de análisis de datos.
• Obtenga una base sólida en conceptos estadísticos básicos y probabilidad.
• Comprender la privacidad de los datos, la seguridad y las consideraciones éticas en la recopilación y el manejo de datos.
• Aprenda los conceptos básicos de la programación de Python, incluida la sintaxis, las estructuras de datos y los conceptos orientados a objetos.
• Dominar técnicas de análisis de datos utilizando librerías de Python como NumPy y Pandas.

Fundamentos de la manipulación de datos

• Desarrollar competencia en la consulta de datos utilizando SQL.
• Aprenda técnicas esenciales de preprocesamiento y limpieza de datos.
• Aborde los desafíos comunes de los datos, como valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias.
• Explore la transformación de datos y la ingeniería de funciones para un análisis mejorado.

Visualización de datos

• Estudie los principios de visualización de datos y las mejores prácticas para una comunicación eficaz.
• Cree visualizaciones estáticas e interactivas atractivas utilizando bibliotecas de Python como Matplotlib y Seaborn.
• Obtenga experiencia práctica con Tableau para aplicaciones de inteligencia empresarial.
• Domine el arte de la narración de datos y el diseño de paneles para transmitir conocimientos de forma eficaz.

Análisis estadístico y prueba de hipótesis

• Profundizar en la estadística inferencial y sus conceptos clave.
• Aprenda a realizar pruebas de hipótesis y pruebas A/B para la toma de decisiones basada en datos.
• Explore el análisis de correlación y regresión para comprender las relaciones en los datos.
• Aplicar técnicas avanzadas de programación Python para el análisis estadístico.

Fundamentos del aprendizaje automático

• Comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático y sus aplicaciones.
• Dominar algoritmos de aprendizaje supervisado, incluidas técnicas de clasificación y regresión.
• Explore métodos de ingeniería de características, regularización y validación de modelos.
• Aprenda algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​para agrupación y reducción de dimensionalidad.
• Desarrolle habilidades en evaluación de modelos y ajuste de hiperparámetros utilizando la biblioteca Scikit-learn de Python.