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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-al-analisis-de-datos
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课程名称：数据分析入门 课程概述：本课程为您提供了数据分析概念的温和介绍，让您了解数据分析师的角色以及日常工作中使用的工具。您将掌握数据生态系统的理解，包括数据收集和数据挖掘的基础知识。同时，您将学习有效沟通数据所需的技能，并认识到掌握这些技能将使您成为由数据驱动的决策者。 本课程将帮助您区分数据分析师、数据科学家和数据工程师的工作角色。您将学习数据分析师的职责及数据分析的具体内容，能够总结数据生态系统，包括数据库和数据仓库。随后，您将了解数据生态系统中的主要供应商，并探索各种本地和云端工具。继续这段激动人心的旅程，您将发现诸如Hadoop、Hive和Spark等大数据平台。通过本课程，您将体验数据分析师的日常生活，了解数据分析领域的不同职业，并识别管理这一职业所需的多项资源。 在整个课程中，您将学习数据分析的关键要素。您将开始探索数据收集的基础知识，并学习识别数据源。接着，您将学习如何清洗、分析数据，并使用可视化工具和仪表板分享数据。所有这些内容将结合在期末项目中，届时您将测试您的课程知识，探索成为数据分析师的意义，并提供数据分析的真实场景。 课程大纲： 第1部分：数据分析是什么？ 描述：在此模块中，您将了解不同类型的数据分析及其关键步骤，并理解现代数据生态系统的不同组成部分，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、商业分析师和商业智能分析师的角色，以及数据分析师的日常职责和所需技能。 第2部分：数据生态系统 描述：学习不同的数据结构、文件格式、数据源及数据专业人员日常工作中使用的语言，理解数据库、数据仓库、数据市场、数据湖和数据管道等各种数据存储库，以及用于提取、转换和加载（ETL）数据的过程和一些大数据工具。 第3部分：收集和转换原始数据 描述：了解从不同源识别、收集及导入数据的步骤，掌握数据清洗和准备分析的技能，熟悉可用于数据收集、导入和清洗的不同工具及其特点。 第4部分：数据挖掘、可视化及数据沟通 描述：学习统计分析在数据挖掘和可视化中的角色及解读数据的多种工具和技术，帮助您理解数据中的模式、趋势和相关性。同时，掌握可视化工具，以有效沟通和展示数据故事。 第5部分：职业机会及数据分析实践 描述：了解数据分析领域的不同职业机会及您可以采取的各种培训路径，最后通过展示您在数据收集、转换、挖掘、分析和可视化方面的基本任务能力来完成本模块的学习。
Part: 1
Title:¿Qué es el Análisis de Datos?
Description:En este módulo, aprenderás acerca de los diferentes tipos de análisis de datos y los pasos clave en un proceso de análisis de datos. Obtendrás una comprensión de los diferentes componentes de un ecosistema de datos moderno, también el rol que cumplen los Ingenieros de Datos, Analistas de Datos, Científicos de Datos, Analistas de Negocios y el rol que juegan en este ecosistema los Analistas de Inteligencia de Negocios. También aprenderás sobre el rol, las responsabilidades y las habilidades necesarias para ser un Analista de Datos además conocerás cómo es un día típico en la vida de un Analista de Datos.
Part: 2
Title:El Ecosistema de Datos
Description:En este módulo, aprenderás acerca de los diferentes tipos de estructuras de datos, formatos de archivo, fuentes de datos y los lenguajes que los profesionales de los datos utilizan en sus tareas del día a día. Obtendrás una comprensión de los distintos tipos de repositorios de datos, como las Bases de Datos, Almacenes de Datos, Mercados de Datos, Lagos de Datos y las Tuberías de Datos. Además, aprenderás sobre el Proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL), que se utiliza para extraer, transformar y cargar los datos en los repositorios de datos. Obtendrás una comprensión básica de las herramientas de Grandes Volúmenes de Datos y el Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos tales como Hadoop, Hadoop Distributed File System (HDFS), Hive, y Spark.
Part: 3
Title:Recopilación y Transformación de Datos Brutos
Description:En este módulo, aprenderás sobre el proceso y los pasos necesarios para identificar, reunir e importar datos de fuentes dispares. Aprenderás acerca de las tareas que implican la transformación de los datos brutos y la limpieza de estos datos para que estén listos para su posterior análisis. Además, comprenderás las diferentes herramientas que pueden utilizarse para reunir, importar, limpiar datos y transformar datos brutos, junto con algunas características, fortalezas, limitaciones y aplicaciones.
Part: 4
Title:Minería y Visualización de Datos y Comunicación de Datos
Description:En este módulo, aprenderás acerca del rol del Análisis Estadístico en la minería y la visualización de datos. Aprenderás sobre las diversas herramientas y técnicas tanto analíticas como estadísticas que puedes utilizar para obtener una comprensión más profunda de tus datos. Estas herramientas te ayudarán a entender los patrones, tendencias y correlaciones que existen en los datos. Adicionalmente, aprenderás sobre los diversos tipos de visualización de datos que pueden ayudarte con la comunicación y a contar una historia convincente de tus datos. También comprenderás las diferentes herramientas que pueden utilizarse para la extracción y visualización de datos, junto con algunas de sus características, fortalezas, limitaciones y aplicaciones.
Part: 5
Title:Oportunidades de Carrera y Análisis de Datos en Acción
Description:En este módulo, aprenderás acerca de las diferentes oportunidades de carrera en el campo del Análisis de Datos y los diferentes caminos que puedes tomar para capacitarte como analista de datos. Al final del módulo, demostrarás que lograste comprender algunas de las tareas básicas relacionadas con la recopilación, transformación de datos, minería, análisis y visualización de datos.
Este curso presenta una gentil introducción a los conceptos del análisis de datos, el rol de un Analista de Datos y las herramientas que se utilizan para realizar las funciones diarias. Obtendrás una comprensión del ecosistema de datos y de los fundamentos del análisis de datos, como la recopilación de datos o la minería de datos. También aprenderás las aptitudes generales que se requieren para comunicar eficazmente tus datos a los interesados y cómo el dominio de estas aptitudes puede darte la opción de convertirte en un tomador de decisiones impulsado por los datos. Este curso te ayudará a diferenciar entre los roles de trabajo de un Analista de Datos, un Científico de Datos y un Ingeniero de Datos. Aprenderás las responsabilidades de un Analista de Datos y exactamente lo que implica el análisis de datos. Serás capaz de resumir el ecosistema de datos, como las bases de datos y los almacenes de datos. Luego descubrirás los principales proveedores dentro del ecosistema de datos y explorarás las diversas herramientas en las instalaciones y en la nube. Continúa este emocionante viaje y descubre las plataformas de Grandes Volúmenes de Datos como Hadoop, Hive y Spark. Al final de este curso podrás visualizar la vida diaria de una Analista de Datos, entender las diferentes carreras que están disponibles para el análisis de datos e identificar los muchos recursos disponibles para manejar esta profesión. A lo largo de este curso aprenderás los aspectos claves del análisis de datos. Empezarás a explorar los fundamentos de la recopilación de datos, y aprenderás a identificar tus fuentes de datos. Luego aprenderás a limpiar, analizar y compartir tus datos con el uso de visualizaciones y herramientas de paneles de datos. Todo esto se combina en el proyecto final donde se pondrán a prueba tus conocimientos del material del curso, explorarás lo que significa ser un Analista de Datos y te proporcionará un escenario del mundo real del análisis de datos. Este curso no requiere ningún tipo experiencia de análisis de datos, hojas de cálculo o ciencia de la computación. Todo lo que necesitas para comenzar es un conocimiento básico de computación, matemáticas de secundaria y acceso a un navegador web moderno como Chrome o Firefox.
