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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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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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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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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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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Ciencia de Datos: Análisis, SQL, Python y Visualización

INNER JOIN es una cláusula de SQL que permite combinar registros de dos o más tablas cuando existe una relación entre ellas mediante una clave común. Solo devuelve las filas que tienen coincidencias en ambas tablas, lo que lo hace útil para obtener datos relacionados y evitar resultados incompletos.

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