Descripción Completa del Curso

En la era de los datos, las organizaciones buscan profesionales capaces de transformar información en insights accionables. Este curso completo de Data Science y Analytics te equipará con las habilidades técnicas y analíticas necesarias para convertirte en un científico de datos completo, capaz de resolver problemas complejos y generar valor a partir de los datos.

Comenzarás con una sólida base en Python para ciencia de datos, dominando bibliotecas esenciales como NumPy para cálculo numérico y Pandas para manipulación y análisis de datos estructurados. Aprenderás a limpiar, transformar y preparar datos para análisis, una habilidad crítica que constituye el 80% del trabajo de un científico de datos.

Profundizarás en estadística descriptiva e inferencial, comprendiendo conceptos fundamentales como distribuciones, pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y regresión. Estos fundamentos estadísticos son esenciales para interpretar correctamente los datos y tomar decisiones informadas basadas en evidencia.

El curso cubre extensivamente visualización de datos con herramientas como Matplotlib, Seaborn y Tableau. Aprenderás a crear gráficos efectivos que comuniquen insights complejos de manera clara y convincente. También trabajarás con técnicas de machine learning para predicción y clasificación, utilizando scikit-learn para implementar algoritmos como regresión logística, árboles de decisión, random forests y más. Finalmente, explorarás tecnologías Big Data como Apache Spark y Hadoop para procesar y analizar datasets que no caben en memoria.