¿Hay cursos gratuitos de análisis de datos en línea? ¡Por supuesto que los hay! Estos cursos no solo son ventajosos porque son gratuitos, o solo porque están en línea y a su propio ritmo, pero ¿adivinen qué? ¡Son de primera!
Dado que el análisis de datos es un componente crucial de los negocios, existe una creciente demanda de especialistas en análisis de datos. La evolución de la tecnología y el aumento diario de decisiones dependientes de datos también ha sido un caso de estudio.
De repente, el análisis de datos parece ser un tema candente, dejándote preguntándote qué es. No necesita buscar más; ¡World Scholars Hub tiene las mejores soluciones!
Índice del contenido
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es un nombre general para varios tipos de análisis de datos. Se trata del uso de los conocimientos y tendencias disponibles para resolver un problema en particular. En términos simples, el análisis de datos se ocupa de analizar datos o estadísticas de manera sistemática.
Sobre la base de la comprensión y la aplicación de los patrones de datos, el análisis de datos es hasta el final que se toma una decisión científicamente eficaz. Científicamente en el sentido de que los datos deben pasar por varios pasos y procesos antes de que se pueda tomar una decisión.
Cualquier tipo de información puede someterse a análisis de datos, ya que es el secreto para la optimización del rendimiento, la maximización de las ganancias y la toma de decisiones precisas en todos los negocios.
Otra cosa hermosa sobre el análisis de datos es su diversidad de trabajo. Con el análisis de datos, puede ser analista de datos, analista de inteligencia comercial, científico de datos, ingeniero de datos, analista operativo, gerente de proyectos o análisis de sistemas de TI, por mencionar solo algunos.
Hay varios pasos involucrados en el análisis de datos, y todos estos son para el crecimiento de un negocio. Cada una de estas etapas encierra una clave para la eficiencia empresarial.
¿Cuáles son los pasos involucrados en el análisis de datos?
A continuación se muestran los 4 pasos involucrados en el análisis de datos:
1. Analítica descriptiva:
El análisis descriptivo se ocupa de qué tan bien va un negocio. La pregunta más frecuente en esta etapa es "¿Qué está pasando en su negocio?"
En este aspecto del análisis de datos, no se necesita información profunda. Responde a la pregunta de si hay o no un buen funcionamiento de un negocio. Por lo tanto, la respuesta a menudo no está bien detallada.
2. Análisis de diagnóstico:
Este es el paso después del análisis descriptivo. El análisis de diagnóstico se ocupa de la causa raíz de un problema. La pregunta formulada en esta etapa siempre comienza con un porque. Por ejemplo: “¿Por qué le está pasando esto a su negocio?”
Con información bien detallada sobre el negocio, el problema del “por qué” sale a la luz. Esta etapa ayuda a identificar anomalías comerciales.
3. Análisis predictivo:
Este es el paso posterior al análisis de diagnóstico. En el análisis predictivo, se utilizan estadísticas y algoritmos anteriores para proporcionar recomendaciones. La pregunta más frecuente en esta etapa es "¿qué es lo más probable que suceda en el futuro?"
Esta técnica se basa en tendencias y patrones a lo largo de los años. Se utiliza para determinar si una tendencia en particular se repetirá. También ayuda a proporcionar las mejores recomendaciones disponibles para futuros acontecimientos.
4. Analítica prescriptiva:
Este es el paso después del análisis predictivo. El análisis prescriptivo determina la mejor opción de acción. Esta área ayuda a responder a la pregunta "¿Qué se debe hacer?"
Determina qué hacer y qué no hacer. Esto se puede utilizar para asesorar a los usuarios sobre los posibles resultados y lo que se debe hacer para optimizar al máximo el negocio. En esta etapa, incluso ante la incertidumbre, se toma una decisión basada en datos.
Qué buscar al elegir un curso gratuito de análisis de datos en línea
Elegir el curso más adecuado para ti es mucho más trabajo de lo que crees. Se deben considerar algunos factores antes de optar por un curso en línea.
A continuación se presentan algunos factores a considerar al elegir un curso gratuito de análisis de datos en línea:
1. Credibilidad y calificación:
Esto debe tenerse en cuenta antes de elegir cualquier curso. Esto incluye revisiones dadas por estudiantes que han tomado el curso antes. Determina cuánto se puede confiar en un curso. No querrá inscribirse en un curso y luego darse cuenta de que tiene una calificación de 1.0. No te gustaría eso, ¿verdad?
2. Duración del curso:
Los cursos en línea pueden ser a corto plazo (unas pocas horas a semanas) o a largo plazo (meses a años). La duración del curso debe depender de su disponibilidad y nivel de comprensión. En general, los cursos a largo plazo suelen ser más detallados en comparación con los cursos a corto plazo.
3. Intensidad:
Los cursos en línea son una variedad de principiantes, intermedios y avanzados, mientras que algunos son una serie que consta de todas estas etapas. Otros cursos requieren que tenga conocimientos básicos antes de optar por el curso.
Al elegir un curso de análisis de datos, elija el curso más adecuado para su nivel educativo actual.
4. Accesibilidad del curso:
Algunos cursos gratuitos son accesibles dentro de un rango de tiempo (accesible temporalmente), mientras que otros están disponibles de por vida. Elegir un curso permanentemente accesible es lo mejor porque siempre puede consultarlo en caso de duda sobre un tema.
5. Programas de apoyo y tutoría:
Hay algunos retiros en la mayoría de los cursos gratuitos y estos retiros incluyen certificados de cursos, apoyo y programas de tutoría. Algunos de estos programas de apoyo y tutoría incluyen plataformas de discusión, instalaciones de conferencias en vivo y herramientas de simulación.
A pesar de esta baja, la ayuda económica es una opción en algunos de estos cursos.
6. Certificado compartible y ayuda económica:
El certificado emitido después de la finalización del curso sirve como prueba de profesionalidad. Aunque la mayoría de las plataformas de aprendizaje en línea requieren un token para obtener un certificado compartible, algunas plataformas ofrecen ayuda financiera para los estudiantes que desean estudiar estos cursos de forma gratuita y aún así obtener la certificación. Asegúrese de verificar si hay ayuda financiera disponible si los certificados no son gratuitos.
¿Cuáles son los mejores cursos gratuitos de análisis de datos en línea?
A continuación se encuentran los mejores cursos gratuitos de análisis de datos en línea:
- Curso corto de análisis de datos
- Comprender la ciencia de datos
- Introducción al análisis de datos
- Introducción al análisis de datos
- Matemáticas para la ciencia de datos
- Taller de análisis esbelto
- Introducción al análisis de datos usando Excel
- Estadística bayesiana: del concepto al análisis de datos
- análisis de datos de google
- Aprenda a programar para el análisis de datos.
Los 10 mejores cursos gratuitos de análisis de datos en línea
1. Curso corto de análisis de datos
- Ideal para: Principiantes
- Clasificación: 4.84 de 5
- Duración: 15 minutos diarios
- Plataforma: Fundición de carrera.
El curso corto de análisis de datos es una introducción práctica al análisis de datos. En este curso, comenzará con la limpieza y concluirá con visualizaciones (incluidos cuadros y gráficos) e información clave. Para una mejor comprensión, se utilizará un conjunto de datos reales para abordar problemas comerciales.
Este curso contiene una introducción a los datos y también contiene algunos ejercicios. Todos los días, recibe 5 lecciones diarias a su propio ritmo dentro del rango de tiempo de 15 minutos.
Cada tutorial contiene una combinación de introducciones en video, lecciones escritas, tareas prácticas y cuestionarios interactivos. Contiene una introducción al análisis de datos, que es un estudio integral que involucra la limpieza de datos, la visualización y los conocimientos finales.
2. Comprender la ciencia de datos
- Ideal para: Principiantes
- Clasificación: No se indica
- Duración: 2 horas
- Plataforma: campo de datos.
Comprender la ciencia de datos ampliará su conocimiento de la ciencia de datos, el lenguaje de máquina, la visualización de datos, la ingeniería de datos y la computación en la nube. Este curso consta de 15 videos y 48 ejercicios.
En este curso, aprenderá los conceptos básicos de la ciencia de datos, la recopilación, el almacenamiento, la preparación, la exploración, la visualización, la experimentación y la predicción de datos.
También aprenderá a interpretar datos e incorporarlos a la vida diaria. Además, se le enseñarán los roles de un científico de datos sin tener que preocuparse por la codificación.
3. Introducción al análisis de datos
- Ideal para: Principiantes
- Clasificación: 4.8 de 5
- Duración: 6 meses
- Plataforma: Correrá.
Introducción al análisis de datos lo llevará a través del análisis de datos desde cero, ya que no se requiere experiencia previa. Este curso lo iluminará sobre las habilidades en demanda necesarias para prepararlo para una carrera en análisis de datos.
En este curso, aprenderá a preparar, organizar, analizar y visualizar datos para su análisis. Además, se le enseñará cómo usar hojas de cálculo, programación SQL y R para completar análisis y cálculos.
4. Introducción al análisis de datos
- Ideal para: Principiantes
- Clasificación: No se indica
- Duración: aproximadamente 6 semanas
- Plataforma: Audacia.
Introducción al análisis de datos contiene información sobre cómo realizar consultas, organizar sus datos en un formato utilizable y abordar cualquier problema. También contiene lecciones sobre cómo examinar datos, buscar patrones en ellos, desarrollar su intuición de datos y hacer juicios, conclusiones o predicciones.
También se pensará en las mejores formas de expresar sus hallazgos. Además, aprenderá a codificar de una manera más concisa y rápida utilizando las bibliotecas de Python NumPy, Pandas y Matplotlib.
Como requisito previo para este curso, debe sentirse cómodo con la programación en Python y conocer sus conceptos antes de inscribirse en este curso. Si no, tienen un curso de "introducción al curso de programación de python" que lo guiará a través de estos.
5. Matemáticas para la ciencia de datos
- Ideal para: Principiantes
- Clasificación: No se indica
- Duración: Horas 5-6.
- Plataforma: Alison
Matemáticas para la ciencia de datos cubre los fundamentos de la probabilidad, la estadística y el álgebra lineal en relación con el uso de las matemáticas en la ciencia de datos. Como se requiere una comprensión básica de las matemáticas de todos los profesionales de datos (científico de datos, analista de datos, analista de negocios o ingeniero de datos), este curso cubre todos los aspectos requeridos.
Este curso es diferente a todas las matemáticas abstractas y no aplicadas. En Alison, aprenderás matemáticas que te permitirán influir en el mundo. Este curso es el tercero de una serie. Para aprovechar al máximo este curso, se recomienda tomar estos dos primeros cursos sobre ciencia de datos antes de tomar matemáticas para ciencia de datos.
6. Taller de análisis lean
- Ideal para: Principiantes
- Clasificación: 4.6 de 5
- Duración: 2 horas 23 minutos
- Plataforma: Udemy.
El taller Learn Analytics lo ayuda a comprender los fundamentos de la analítica, la mentalidad basada en datos y los principios de lean startup. En este curso, verá seis ejemplos de cómo los modelos de negocios se relacionan con las empresas emergentes de todos los tamaños.
También aprenderá cómo saber el tiempo para avanzar con una decisión y aplicar los conceptos de Lean Analytics a negocios y productos establecidos.
7. Introducción al análisis de datos con Excel
- Ideal para: Principiantes
- Clasificación: No se indica
- Duración: 4 semanas (a 2-4 horas por semana)
- Plataforma: edX.
Microsoft Excel y sus tablas dinámicas integradas son una de las mejores características analíticas para el análisis de datos. En este curso, aprenderá a realizar análisis de datos utilizando las funciones más populares de Excel.
En Introducción al análisis de datos usando Excel, descubrirá cómo hacer tablas dinámicas en Excel usando un rango de filas y columnas. También será testigo de la eficacia de los pivotes de Excel en acción, incluida su capacidad para resumir datos de diversas maneras, facilitar la exploración rápida de datos y generar conocimiento profundo a partir de los datos recopilados.
8. Estadística bayesiana: del concepto al análisis de datos
- Ideal para: Intermedio
- Clasificación: 4.6 de 5
- Duración: 12 horas
- Plataforma: Correrá.
El enfoque bayesiano de las estadísticas se introducirá en este curso a través del estudio de la probabilidad y el análisis de datos. Además, se enseñarán los fundamentos del enfoque bayesiano, así como su aplicación a tipos de datos típicos.
Se contrastará el enfoque bayesiano con el enfoque frecuentista, así como las ventajas del enfoque bayesiano. Para crear un entorno de aprendizaje atractivo, este curso combina videos de conferencias, demostraciones de computadora, lecturas, ejercicios y foros de discusión.
9. Análisis de datos de Google
- Ideal para: principiantes
- Clasificación: 4.8 de 5
- Duración: 6 meses (a 10 horas por semana)
- Plataforma: Correrá.
El análisis de datos de Google le brinda una comprensión profunda de los procedimientos y métodos que emplea diariamente un analista de datos junior o asociado.
En este curso, también aprenderá métodos de análisis importantes que incluyen limpieza, análisis y visualización de datos utilizando estas herramientas: hojas de cálculo, SQL, programación R y Tableau. También aprenderá a mostrar hallazgos de datos en paneles, presentaciones y plataformas de visualización populares.
10. Aprenda a programar para el análisis de datos
- Ideal para: principiantes
- Clasificación: 3.5 de 5
- Duración: 24 horas
- Plataforma: AbrirAprender.
Aprenda a codificar para el análisis de datos le enseñará cómo crear sus programas de computadora con codificación (una línea de código a la vez). Debido a la popularidad de Python en todos los campos académicos, es el lenguaje de programación utilizado en este curso.
Utilizando datos reales del Banco Mundial, la Organización Mundial de la Salud y otras organizaciones, se realizarán ejercicios de codificación y análisis de redacción utilizando la conocida plataforma Jupyter Notebooks. Esto es para permitirle ver instantáneamente el resultado de ejecutar su código y facilitarle la detección y corrección de errores.
En este curso, aprenderá cómo acceder a datos abiertos, prepararlos para el análisis, crear visualizaciones y documentar y difundir análisis de forma pública y privada.
Preguntas frecuentes sobre Cursos gratuitos de análisis de datos en línea
¿Cuál es el mejor curso gratuito de análisis de datos en línea?
Curso corto de análisis de datos de CareerFoundry
¿Es lo mismo ciencia de datos que análisis de datos?
No.
¿Cuáles son las oportunidades laborales disponibles para mí si estudio análisis de datos?
Con el análisis de datos, puede ser analista de datos, analista de inteligencia comercial, científico de datos, ingeniero de datos, analista operativo, gerente de proyectos, análisis de sistemas de TI y mucho más.
¿Todos los cursos de análisis de datos son adecuados para principiantes?
No, algunos cursos requieren algunos conocimientos previos en algunos campos antes de que pueda optar por el curso.
¿Qué tan importante es el análisis de datos para una empresa?
El análisis de datos es el secreto para la optimización del rendimiento, la maximización de beneficios y la toma de decisiones precisas en todos los negocios.
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Conclusión:
De repente, todo el mundo parece estar hablando de análisis de datos y usted dice: "¿Cómo es este análisis de datos?" Como prometimos anteriormente, esperamos que haya podido comprender de qué se trata el análisis de datos.
También esperamos que haya podido elegir entre una variedad de cursos gratuitos de análisis de datos. ¡Nos gustaría saber de usted!