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Ciencia de Datos y Analítica

Domina las herramientas y técnicas para recopilar, limpiar, analizar y visualizar datos para extraer información valiosa. Cubre análisis estadístico, manipulación de datos e inteligencia de negocios.

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ETL y Pipelines de Datos

Comprende los fundamentos para construir flujos de trabajo de datos automatizados. Aprende a extraer, transformar y cargar (ETL) datos entre sistemas para análisis y generación de informes.

76 courses

Fundamentos Estadísticos para Ciencia de Datos

Aprende los conceptos estadísticos fundamentales para el análisis de datos, incluyendo probabilidad, distribuciones, pruebas de hipótesis y modelos de regresión.

67 courses

SQL para Análisis de Datos

Domina SQL para consultar, unir y agregar datos de bases de datos relacionales. Esta es una habilidad fundamental para que cualquier profesional de datos acceda y prepare los datos.

64 courses

Análisis de Negocios

Aplica técnicas de análisis de datos para resolver problemas empresariales. Aprende a traducir preguntas de negocio en problemas de datos, analizar datos y presentar los hallazgos a las partes interesadas.

62 courses

Inteligencia de Negocios con Power BI

Usa Microsoft Power BI para transformar datos en visualizaciones impactantes. Aprende a modelar datos con DAX, crear informes y construir dashboards para el análisis de negocios.

61 courses

Inteligencia de Negocios con Tableau

Crea dashboards e informes interactivos con Tableau. Conéctate a diversas fuentes de datos, crea visualizaciones potentes y comparte información de negocio.

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Manipulación de Datos con Python

Aprende a limpiar, transformar, manejar valores faltantes y remodelar datos desordenados a un formato útil utilizando las librerías Pandas y NumPy en Python.

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Visualización de Datos con Python

Crea visualizaciones de datos atractivas e informativas utilizando bibliotecas de Python como Matplotlib, Seaborn y Plotly para comunicar ideas de manera efectiva.

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Análisis Exploratorio de Datos

Descubre cómo investigar conjuntos de datos para resumir sus características principales, a menudo con métodos visuales. Descubre patrones, detecta anomalías y prueba hipótesis antes del modelado formal.

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