Temas esenciales para cada curso de análisis de datos

Los 5 tokens principales para bombear en 2024

Habilidades básicas que todo analista debería saber

Presentador:

En la sociedad actual, las empresas y organizaciones dependen del análisis de datos para tomar decisiones estratégicas importantes. Como resultado, el análisis de datos es esencial para el crecimiento y la supervivencia de cualquier empresa. El análisis de datos puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas e informadas. Actualmente, los analistas de datos profesionales tienen una gran demanda. Puede estudiar y comprender material específico en el plan de estudios de analista de datos eligiendo entre una variedad de opciones de cursos.

1. Introducción al análisis de datos

El análisis de datos (DA) es el proceso de analizar conjuntos de datos para encontrar patrones y sacar conclusiones sobre los hechos que contienen.

  • ¿Por qué es importante el análisis de datos?

Las empresas pueden aumentar su productividad con el análisis de datos que necesitan. Al incorporarlo en su planificación corporativa y encontrar formas de trabajo más eficientes, las organizaciones pueden ahorrar mucho dinero al manejar una gran cantidad de datos.

  • Diferentes tipos de análisis de datos.

Análisis descriptivo

Análisis de diagnóstico

Analisis preliminar

Análisis de recomendaciones

Análisis cognitivo

Estos son algunos de los tipos de análisis de datos que son parte esencial de cualquier curso de análisis de datos.

  • La historia de vida del análisis de datos.

El ciclo de vida del análisis de datos describe los pasos involucrados en la generación, recopilación, procesamiento, uso y análisis de datos para lograr los objetivos organizacionales.

2. Recopilación y limpieza de datos

  • Cómo preparar datos para el análisis limpiándolos

El acto de editar, corregir y organizar datos dentro de un conjunto de datos para hacerlos más consistentes y listos para el análisis se conoce como limpieza de datos.

  • Búsqueda y descubrimiento de datos.

Sin hacer predicciones sobre los datos, la minería de datos tiene como objetivo descubrir las características y posibles problemas de un conjunto de datos.

El control de calidad de los datos (QC) es la aplicación de técnicas o procedimientos para evaluar si los datos cumplen con los requisitos de calidad específicos para valores individuales, así como con los objetivos de calidad generales.

Los errores se eliminan y los datos complejos se combinan en el proceso de «coincidencia de datos», lo que facilita el acceso y la interpretación de los datos.

A través de su plataforma de tutoría en línea, FavTutor, los estudiantes pueden encontrar tutores privados para una variedad de cursos de informática, incluidos Java, Python, C, C++, SQL, ciencia de datos, aprendizaje automático, estadística y más.

3. Estadística y probabilidad

Se utiliza un conjunto de técnicas conocidas como estadística descriptiva para cuantificar y describir las características básicas de una base de datos, incluida su distribución, variabilidad y tendencia central.

Las mediciones de la muestra de prueba de sujetos se utilizan mediante estadística inferencial para comparar grupos de tratamiento y sacar conclusiones sobre la población más amplia de sujetos.

  • Distribución de probabilidad

Una función matemática que proporciona la probabilidad de que ocurran varios resultados experimentales posibles se llama distribución de probabilidad.

Se utiliza una técnica estadística llamada prueba de hipótesis para evaluar si hay suficiente evidencia en una muestra de datos para hacer generalizaciones sobre la población.

4. Programación para análisis de datos.

  • Una introducción a R y Python, dos lenguajes de programación

Los lenguajes de alto nivel con sintaxis directa incluyen Python. Python es el futuro de los lenguajes de programación, ya que muchos sectores de datos importantes tienen una demanda de analistas de datos.

  • Estructuras de datos y algoritmos.

Una estructura de datos es un lugar definido para almacenar y organizar datos. Alternativamente, un algoritmo es un conjunto de instrucciones diseñadas para resolver un problema determinado.

5. Visualización de datos

  • Principios de una visualización de datos eficaz

La visualización de datos eficaz implica el uso de gráficos, tablas y gráficos.

  • Diferentes tipos de visualización de datos.

Hay muchas formas de ver datos. Los más populares incluyen histogramas, gráficos de calor, gráficos de áreas, gráficos circulares, gráficos de líneas, gráficos de dispersión y gráficos de coropletas.

6. Aprendizaje automático

  • Conceptos básicos del aprendizaje automático

Un subtipo de IA conocido como «aprendizaje automático», a una computadora se le enseña a aprender lecciones de sus experiencias pasadas.

  • Diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje supervisados, semisupervisados, no supervisados ​​y de refuerzo son las cuatro categorías de algoritmos de aprendizaje automático.

7. Comunicación y narración

  • Cómo comunicar eficazmente conocimientos sobre datos

Aproveche las diferentes visualizaciones de datos para ayudar a su audiencia a comprender las relaciones y el significado de los diferentes conjuntos de datos.

  • Cómo crear una historia convincente con datos

La narración con visualización de datos hace que la información sea fácil de entender, resalta información importante y transmite ideas clave rápidamente. Hay varias formas de visualizar sus datos mediante diagramas de flujo.

  • Ética de los datos y análisis responsable de los datos.

La ética de los datos requiere una estrategia consciente e integral que integre tecnología, ética y procedimientos sólidos de gestión de la información.

Los temas específicos cubiertos en un curso de análisis de datos variarán según el nivel del curso, el enfoque del curso y el instructor. Sin embargo, los temas básicos mencionados anteriormente son importantes para cualquier aspirante a analista de datos.

Soledad:

Aunque un analista de datos no está tan interesado en la codificación como un científico de datos, aún necesita saber cómo utilizar lenguajes de programación estadística como R o Python. Es importante conocer los detalles del curso de antemano.

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