Unidad 1: Habilidades Profesionales en Análisis de Datos
Introducción a Datos y al Análisis de Datos
Definición de la Inteligencia Artificial
Introducción a la Inteligencia de Negocio
Identificación de los Datos
Preparación de los Datos
Transformación de Datos
Modelado de Datos
Visualización de Datos
Unidad 2: Fundamentos del Análisis de Datos
Clasificación de Roles en el Campo del Análisis de Datos
Primeros Pasos con el Análisis de Datos
Fundamentos de la Comprensión de Datos
Elementos Clave a Tener en Cuenta al Iniciar el Análisis de Datos
Primeros Pasos con un Proyecto de Datos
Importación, Exportación y Conexiones de Datos
Primeros Pasos para la Limpieza y el Modelado de Datos
Importancia de la Integración de la IA en el Análisis de Datos
Aplicación de Técnicas Comunes para Todos los Analistas de Datos
Unidad 3: Análisis de Datos con Inteligencia Artificial
Creación de Conjuntos de Datos con Consultas
Análisis Predictivo con IA
Análisis y Procesamiento con NLP
Análisis de Imágenes y Visión con IA en Data Analytics
Gráficos Ubicuos
Datos Dinámicos
Informes en Power BI Desktop
Power Query para Analistas de Datos
Frameworks y Bibliotecas Populares para IA en Análisis de Datos
Creación de Informes
Unidad 4: Conceptos de Data Science
Presentar Datos en Reuniones
¿Qué es la Ciencia de Datos?
Bases de Datos Relacionales
Tipos de Datos
Aplicar el Análisis Estadístico
Manejo de Grandes Bases de Datos con R
Unidad 5: Gestión de Datos y KPI
Introducción a los KPI (Key Performance Indicators)
Uso de KPI en Data Analytics
Creación de Conjuntos de Datos y Consultas
Gráficos de Datos Dinámicos
Uso de Herramientas como Power BI Desktop
Plataformas y Servicios en la Nube para Análisis de Datos
Visualizar Datos con Distintas Herramientas