Contenido del curso
Fundamentos de Estadística para Ciencia de Datos
Domina los conceptos estadísticos esenciales para el análisis de datos. Aprenderás sobre medidas de dispersión, teoría de la probabilidad, distribuciones estadísticas, inferencia, regresión lineal y modelado básico. Este curso te brinda la base matemática necesaria para interpretar y modelar datos de forma rigurosa.
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Medidas estadísticas de Dispersión
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Probabilidad para Ciencia de Datos: Teoría de la Probabilidad y Teorema de Bayes
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Distribuciones de Probabilidad (Normal, Binomial, Poisson)
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Estadística Inferencial
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Correlación y Regresión Lineal Simple
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Regresión Lineal Múltiple
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SQL para Análisis de Datos: De Cero a Avanzado
Aprende SQL desde cero hasta un nivel avanzado, enfocado en el análisis de datos. Realiza consultas eficientes, une tablas, utiliza funciones de agregación, subconsultas, CTEs y funciones de ventana. Conecta SQL con Python y accede a bases de datos reales para extraer y transformar información útil para la toma de decisiones.
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Bases de Datos Relacionales
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SQL
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Consultas SQL Básicas: SELECT, FROM, WHERE
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Consultas SQL Básicas ORDER BY
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Funciones de Agregación SQL: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN, GROUP BY
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Uniones (JOINs): INNER JOIN
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Uniones (JOINs): LEFT, RIGHT
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Subconsultas
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Expresiones Comunes de Tabla (CTEs)
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Manipulación de Datos: UPDATE
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Manipulación de Datos: DELETE
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Manipulación de Datos: INSERT
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SQL Avanzado para Análisis: Funciones de Ventana
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Conexión de SQL con Python
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Conexión de SQL con Python (Pandas)
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Python para Ciencia de Datos: Manipulación y Análisis
Desarrolla habilidades prácticas en Python para manipular, limpiar y analizar grandes volúmenes de datos. Aprende a trabajar con arrays y DataFrames usando NumPy y Pandas, realizar operaciones avanzadas de agrupación, combinar datasets y gestionar series temporales. Un curso clave para dominar el análisis de datos con Python.
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Repaso de Python Básico
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NumPy: Arrays Numéricos, Arreglos y Elementos
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Pandas: DataFrames, Series y Manipulación de Datos
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Limpieza y Preprocesamiento de Datos con Pandas
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Agregación y Agrupación de Datos con Pandas
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Combinación de DataFrames (Merging, Joining, Concatenating)
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Trabajo con Fechas y Series Temporales en Pandas
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Visualización de Datos Efectiva con Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
Aprende a comunicar información de forma clara y visualmente atractiva con Matplotlib, Seaborn y Plotly. Diseña gráficos estáticos e interactivos, personaliza estilos, y crea dashboards con herramientas como Dash o Streamlit. Ideal para presentar datos de manera comprensible y profesional.
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Principios de Visualización de Datos: Elige el Gráfico Correcto
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Matplotlib: Gráficos Fundamentales (Líneas, Barras, Dispersión)
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Seaborn: Gráficos Estadísticos Avanzados y Estéticos
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Personalización de Gráficos: Etiquetas, Títulos, Colores, Estilos
Plotly: Creación de Gráficos Interactivos
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Visualización Geoespacial Básica con Python
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Creación de Dashboards Simples con Python (Ej. Dash/Streamlit)
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Business Intelligence y Storytelling con Tableau
Conviértete en un experto en Tableau, una de las herramientas más utilizadas en business intelligence. Aprende a conectar fuentes de datos, crear gráficos interactivos, usar cálculos y parámetros, y diseñar dashboards efectivos. Domina el storytelling con datos para comunicar hallazgos de forma clara y persuasiva.
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Tableau para principiantes
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Tableau: Dimensiones y Medidas
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Estructura de los datos
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Data Blending
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Remplazar Fuentes de datos
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Funciones de agregación
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Campos calculados
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Dashboards en Tableau
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Historias en Tableau
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Publicar una visualización en Tableau Public
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Análisis y Dashboards Interactivos con Power BI
Aprende a analizar datos y construir dashboards interactivos con Power BI. Conéctate a múltiples fuentes de datos, modela relaciones, crea visualizaciones impactantes y comparte tus informes en la nube. Este curso te prepara para crear reportes dinámicos en entornos empresariales reales.
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Introducción a Power BI Desktop: Interfaz y Flujo de Trabajo
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Elementos de Power BI
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Obtención de datos en Power BI
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Relaciones de Datos con Power BI
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Columnas Calculadas y Funciones DAX
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Creación de Gráficos
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Tablas en Power BI
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Creación de un Dashboard
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Publicar informes en Power BI
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Ciencia de Datos: Análisis, SQL, Python y Visualización

Matplotlib es una biblioteca de Python esencial para la visualización de datos. Permite crear gráficos claros y personalizables. Los más usados son:

  • Gráfico de líneas (plot): ideal para mostrar tendencias en el tiempo.

  • Gráfico de barras (bar): útil para comparar categorías o cantidades.

  • Gráfico de dispersión (scatter): perfecto para visualizar relaciones entre dos variables numéricas.

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