El término ‘análisis de datos’ en sí mismo nos da una idea de que tiene algo que ver con el análisis de datos o de información para no ser tan redundantes.
Investopedia lo define como “la ciencia de analizar datos sin procesar para sacar conclusiones sobre esa información”, mientras que Wikipedia define el análisis de datos como “un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos con el objetivo de descubrir información útil, informar conclusiones y apoyando la toma de decisiones”.
Se refiere principalmente a una colección de aplicaciones, desde inteligencia empresarial básica, informes y procesamiento analítico en línea hasta diversas formas de análisis avanzado.
Dependiendo de cómo se estén utilizando, los datos que se analizan pueden contener registros históricos o nueva información que se ha procesado para análisis en tiempo real.
Proyectos de análisis de datos del mundo real en Python
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¿Para quién es este curso?
- Todos los que quieran ingresar a la ciencia de datos / análisis de datos.
- Cualquier persona interesada en el mundo en rápida expansión del análisis de datos / ciencia de datos
- Todos los que quieran cambiar proyectos de datos de Excel a Python (por ejemplo, en investigación / ciencia)
- Científicos de datos que desean mejorar sus habilidades de manejo / manipulación / análisis de datos.
Requisitos
- Necesitarás instalar Anaconda. Te mostraremos cómo hacerlo en una de las primeras conferencias del curso.
Lo que aprenderás
- Obtenga un trabajo como analista de datos con un promedio de $ 156,000 después de mostrar estos proyectos en su currículum
- Al final de este curso, comprenderá el funcionamiento interno de la canalización de análisis de datos: unir, manipular, filtrar, extraer datos, analizar datos
- Aprenda a trabajar con varios datos dentro de Python, incluidos: datos de Excel, datos geográficos, datos de texto y datos de series de tiempo
- Sea capaz de crear análisis en profundidad con gráficos circulares, gráficos de burbujas, Wordcloud e incluso mapas geográficos.
- tendrá experiencia en Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Folium, Geopy, Wordcloud y muchos otros.
Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
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