Curso online
Duración : 1 Mes
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Objetivos
- Aprender a utilizar herramientas tecnológicas para el análisis y visualización de datos. - Adquirir habilidades en la manipulación de datos utilizando Python. - Aprender a crear visualizaciones interactivas y mapas geoespaciales utilizando Carto. - Desarrollar habilidades en la creación de dashboards y reportes utilizando Power BI. - Aprender a crear informes y visualizaciones personalizadas utilizando Google Data Studio.
A quién va dirigido
- Profesionales y estudiantes de áreas como ingeniería, estadística, matemáticas, ciencias sociales, marketing y negocios que deseen aprender a utilizar herramientas de análisis y visualización de datos. - Empresas y organizaciones que deseen mejorar su capacidad para analizar y presentar datos de manera efectiva. - Profesionales de tecnología de la información y ciencias de datos que deseen mejorar sus habilidades en análisis y visualización de datos. - Emprendedores y autónomos que deseen mejorar su capacidad para tomar decisiones basadas en datos y mejorar la eficiencia de sus operaciones. - Cualquier persona que desee mejorar sus habilidades en análisis y visualización de datos y explorar nuevas oportunidades en el campo de la ciencia de datos.
Requisitos
Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente. Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con la escuela y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
Temario completo de este curso
TEMA 1. INTERPRETACIÓN DE DATOS
1.1. Introducción a la visualización de datos
1.2. Proceso de visualización
1.3. Tipos de gráficos y cómo elegirlos
1.4. El error en la representación de la información
TEMA 2. VISUALIZACIÓN INTERACTIVA CON PYTHON
2.1. Matplotlib
2.2. Seaborn
2.3. Plotly
TEMA 3. INTRODUCCIÓN A CARTO
3.1. Introducción a Carto
3.2. Tipos de fuentes de información y tipos de gráficos
3.3. Caso práctico
TEMA 4. MICROSOFT POWER BI
4.1. Introducción a Power BI
4.2. Tipos de fuentes de datos y tipos de gráficos
4.3. Caso práctico de ETL
4.4. Caso práctico de construcción de dashboard
TEMA 5. GOOGLE DATA STUDIO
5.1. ¿Qué es Google Data Studio?
5.2. Características de la herramienta e interfaz
5.3. Fuentes de datos en Data Studio
5.4. Informes en Data Studio