Carrera: Analista de Datos.

El análisis de datos es un proceso que consiste en inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones.

Todos los cursos que se muestran a continuación están incluidos en tu membresía. Tenemos descuentos en todas nuestras membresías por tiempo limitado: Puedes ver los descuentos haciendo clic aquí.

¿Por dónde empezar a aprender Análisis de Datos?

Si deseas iniciar tu carrera como Analista de Datos, en Azul School vas a encontrar una serie de cursos que te van a ayudar en tu desarrollo profesional. Te comparto una lista de los cursos que debes de tomar y el orden que debes de seguir:

1.- Aprende Python: en nuestros cursos de Análisis de Datos utilizamos este lenguaje de programación y herramientas que se derivan del mismo, así que es muy importante conocer Python a un nivel intermedio. Empieza con estos cursos:

Curso profesional de Python o Python práctico desde cero.
(Opcional) Python con Base de Datos.

2.- Herramientas para Análisis de Datos: después de emprender a trabajar con Python vamos a aprender a trabajar con Pandas. En Computación y Ciencia de datos, pandas es una biblioteca de software escrita como extensión de NumPy para manipulación y análisis de datos para el lenguaje de programación Python. Sigue con este curso:

Pandas para el Análisis de Datos. En este curso aprenderemos, a través de múltiples ejemplos y ejercicios, los conceptos fundamentales de la biblioteca Pandas para el lenguaje de programación Python, la cual es esencial para el análisis y la manipulación de datos.

3.- Adentrándonos al Análisis de Datos, desde cero a avanzado:

Introducción al Análisis de datos con Python. En este curso aprenderemos acerca del análisis de datos, el cual es un proceso que consiste en obtener, limpiar, transformar y evaluar un conjunto de datos para obtener nueva información que nos permita tomar decisiones acerca de un tema o problema en específico.

4.- Finalizamos (por el momento), con el siguiente curso:

Análisis de datos avanzado con Machine Learning. Este curso es una continuación directa del curso “Introducción al Análisis de datos con Python”, en donde aprendimos el proceso de la minería de datos para procesar la información que tenemos disponible con el fin de encontrar un nuevo conocimiento que nos ayude a tomar decisiones. Ahora, con nuestra información procesada, implementaremos un conjunto de modelos y técnicas propias del Machine Learning que, dependiendo de la necesidad, nos proporcionan predicciones o patrones que pueden resolver las tareas que tengamos en frente.

Como te lo comentamos en el punto 4, estos cursos son los que te recomendamos aprender por el momento, ya que seguimos trabajando en esta área para traerte cursos nuevos los próximos meses. Y como ya lo sabes, todos incluidos en tu membresía sin costo adicional.

¿Dónde puedes trabajar como Analista de Datos? Aquí algunos ejemplos:

Los bancos y las compañías de tarjetas de crédito, por ejemplo, analizan las transacciones, el historial de compras y los patrones de gasto. Tales datos pueden revelar la manera en la que un cliente ha gastado su dinero, qué tan a menudo lo ha hecho, y en qué productos y servicios. Este análisis también puede prevenir el fraude o robo de identidad.

Otro ejemplo son las compañías de comercio electrónico (ecommerce) que examinan el tráfico en el sitio web o los patrones de navegación para determinar qué clientes son más o menos propensos a comprar cierto producto o servicio, basándose en compras previas o patrones de visualización.

Un tercer ejemplo son las empresas de consumo masivo que buscan la eficiencia de su cadena de suministro. Gracias a la rápida y clara información que aporta el Big Data, las compañías se pueden comprometer a reponer los estantes de los minoristas con los productos correctos, en los volúmenes correctos y en el momento adecuado. Los clientes de la compañía (pequeños negocios, tiendas, etc.) proporcionan informes que incluyen el inventario de sus depósitos y la frecuencia de venta de los productos. Estos datos se utilizan para conciliar y pronosticar las necesidades de producción y envío.