Cursos Análisis de Datos y Estadísticas


Aquí una recopilación de los mejores cursos online gratuitos sobre el manejo de datos. Si deseas aprender sobre Business Intelligence, Data Science, Big Data y Probabilidad y Estadística, llegaste al lugar indicado.

Data Science o Ciencia de los datos

Qué es data science?

Fundamentalmente la ciencia de datos consiste en la capacidad de recopilar, procesar y analizar datos. Luego poder interpretarlos y usar estos datos de manera creativa e inteligente para tomar decisiones.

Esto último es lo que diferencia un data scientist de un de un analista de datos.

Aprenderás que existen gran cantidad de herramientas y metodologías para lograr esto. Podrás elegir la que mejor se adapte a las características y necesidades de donde lo tengas que aplicar.

Es importante destacar que los ámbitos donde se puede aplicar esta técnica es muy variado, no se limita solamente a empresas. El sector de la educación, de la salud, la cultura, gubernamental son algunos otros ejemplos.


Saber más sobre Big Data y Business Intelligence (BI)


Cursos gratuitos online de Data Science

Ciencia de los datos

Programación estadística con R

Podrás aprender del lenguaje de programación estadística R. Podrás escribir programas que lean, manipulen y analicen datos cuantitativos. Plataforma: Coursera

business intelligence

Inteligencia de Negocios (BI)

Aprenderás las bases para analizar e interpretar datos y funciones de una empresa. Además de los conceptos y aplicaciones de Big Data y BI. Plataforma: Edx

Introducción al big data

Introducción a Big Data

Curso dictado por Microsoft. Tendrás una introducción al trabajo con datos y conceptos y tecnologías fundamentales para los escenarios de Big Data. Plataforma: Edx

Análisis de datos

Análisis de Datos


Parte del Certificado del Programa Profesional de Microsoft en Big Data. Aprenderás los conceptos y estructuras de datos en contexto a través del análisis de datos. Plataforma: Edx

curso fundamentos del big data

Fundamentos del Big Data

Te capacitarás sobre técnicas sobre la extracción de datos y el procesamiento de flujos. También aprenderás cómo diseñar e implementar algoritmos de PageRank usando MapReduce Plataforma: Coursera


Masters y especializaciones en ciencia de datos online

Certificado Profesional en Data Science – Harvard University

https://www.edx.org/es/professional-certificate/harvardx-data-science

¿Que hace un científico de datos?

En la última década, los científicos de datos se han convertido en activos necesarios y están presentes en casi todas las organizaciones. Estos son profesionales con habilidades técnicas de alto nivel, capaces de construir algoritmos cuantitativos complejos para organizar y sintetizar grandes cantidades de información utilizada para responder preguntas y dirigir estrategias en su organización.

Esto se combina con la experiencia en comunicación y liderazgo necesaria para brindar resultados tangibles a diversos interesados ​​en una organización o empresa.

Los científicos de datos deben ser curiosos y orientados a los resultados, con conocimientos y habilidades de comunicación excepcionales, que puedan explicar resultados altamente técnicos a sus colegas que no lo son.

Poseen una sólida formación cuantitativa en estadística y álgebra, así como conocimientos de programación especializados en almacenamiento de datos, minería y modelado para construir y analizar algoritmos.

También deberían conocer y utilizar las siguientes herramientas:

  • R
  • Python
  • Apache Hadoop
  • MapReduce
  • Apache Spark
  • NoSQL databases
  • Cloud computing
  • D3
  • Apache Pig
  • Tableau
  • iPython notebooks
  • GitHub

Diferencias entre científico, ingeniero y analista de datos.

Probablemente hayas escuchado varios términos relacionados a recolectar, limpiar, analizar e interpretar datos, pero tal vez no estás muy seguro que los diferencia uno de otro.
En general, cada uno de estas terminologías involucran diferentes conjuntos de habilidades y están relacionadas a la complejidad de datos con que se trabaja.

Científico de datos

Los científicos de datos examinan qué preguntas necesitan respuesta y dónde encontrar los datos relacionados a las mismas. Tienen ojo comercial y habilidades analíticas, así como la capacidad de extraer, limpiar y presentar datos.

Las empresas utilizan a los científicos de datos para obtener, administrar y analizar grandes cantidades de datos no estructurados. Luego, los resultados se sintetizan y se comunican a las partes interesadas clave para impulsar la toma de decisiones estratégicas en la organización.

Habilidades necesarias: habilidades de programación (SAS, R, Python), habilidades estadísticas y matemáticas, narración de historias y visualización de datos, Hadoop, SQL, aprendizaje automático.

Analista de datos

Los analistas de datos cierran la brecha entre los científicos de datos y los analistas de negocios. Se les proporcionan las preguntas que necesitan respuesta de una organización y luego organizan y analizan los datos para encontrar resultados que se alineen con la estrategia empresarial de alto nivel.

Los analistas de datos son responsables de traducir el análisis técnico a los elementos de acción cualitativa y de comunicar de manera efectiva sus hallazgos a los diversos interesados.

Habilidades necesarias: habilidades de programación (SAS, R, Python), habilidades estadísticas y matemáticas, manejo de datos, visualización de datos.

Ingeniero de datos

Los ingenieros de datos manejan cantidades exponenciales de datos que cambian rápidamente. Se centran en el desarrollo, la implementación, la administración y la optimización de datos y la infraestructura para transformar y transferirlo al tipo científico para consultas.

Habilidades necesarias: lenguajes de programación (Java, Scala), bases de datos NoSQL (MongoDB, Cassandra DB), frameworks (Apache Hadoop)

Requisitos previos

Licenciatura: Una buena educación preparatoria para la universidad es un buen comienzo para tu programa de administración de empresas. Se recomiendan cursos en inglés, comunicaciones y ciencias sociales. Los cursos de matemáticas, al menos a través del cálculo previo, y de tecnología informática son altamente recomendables.

Graduado: bachiller de cuatro años de duración en administración de empresas o algún campo relacionado con los negocios te preparará para la escuela de posgrado.

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BI – Business Intelligence

La inteligencia de negocios o business intelligence, también llamada BI, sirve para la obtención de datos del sistema de gestión de una organización, a través de métodos y técnicas.

Estos datos se interpretan y analizan de manera tal que pasan a ser información, y sirve para la toma decisiones efectivas respecto a las estrategias que se estén llevando (o se llevarán) a cabo en una empresa.

Hay varios aspectos de una empresa en que puede beneficiarse mediante el uso de los datos obtenidos mediante Business Intelligence, por ejemplo:

  • Marketing: Los datos servirán para entender cual es el mercado, a quienes se debe apuntar el producto, entender quienes son los potenciales clientes, cuales son productos en tendencia, etc.
  • Ventas
  • Economía
  • Logística
  • Productividad y rendimiento.

Big Data

Tal vez lo conozcas bajo el nombre de macrodatos o datos masivos. Es el conjunto de datos que cuentan con características definidas:

  • Cantidad: Grandes volúmenes de datos. Provenientes de varias fuentes.
  • Complejidad: Son muy variables, con diferentes formatos.
  • Velocidad: Se generan y transmiten a grandes velocidades.

Estas tres cuestiones hacían que en el pasado fuera muy dificultoso el procesamiento de estos tipos de datos mediantes las herramientas convencionales. El sistema big data se aplica cuando aparecen estos inconvenientes.

Big data hace referencia a las nuevas tecnologías que puedan almacenar y procesar estos conjuntos de datos. Y que luego permitirán al ente que los utilice, su posterior análisis y sean usados para obtener información para la toma de decisiones acertadas.

Si te interesa estudiar y saber más sobre este tema, que es tendencia actualmente, te presentamos aquí algunos cursos de big data gratuitos y especializaciones de pago que te ayudarán a comprender mejor de lo que estamos hablando.


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