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Formación Data Science

¡Aprende técnicas de análisis, estadísticas, modelado y visualización de datos!

Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science

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Data Science

Con el avance de la tecnología, la cantidad de datos disponibles para análisis avanzados está aumentando. De esta manera, el área de Data Science surgió ayudando a empresas y profesionales en su toma de decisiones: por lo tanto, crece la demanda de especialistas en el área y el desarrollo de una cultura de datos, empoderando a profesionales de todas las áreas para manejar datos y generar conocimientos que realmente impactarán en sus áreas de especialización.

¿Por qué estudiar Ciencia de Datos?

Para aprender técnicas de análisis de datos, estadísticas, modelado y visualización en la práctica, escalando el crecimiento y brindando nuevas oportunidades, ya sea en la empresa donde trabaja o en su propio negocio.

En la capacitación en ciencia de datos de Alura, aprenderá sobre Python, el lenguaje más popular en ciencia de datos, además de usar varias bibliotecas y herramientas paralelas. Aprenderá sobre la recopilación, preparación y exploración de datos.

Comprenderá cómo visualizar datos y comunicar resultados a través de gráficos. Así, podrá justificar los análisis realizados y mostrar a la empresa la importancia del papel de los datos en la optimización de procesos en diversas áreas.

Si quieres trabajar con Data Science, esta capacitación te preparará para ingresar al mercado y dar tus primeros pasos en la profesión.

¡Sumérgete en los datos!

¿Por qué estudiar esta formación?

Guía de aprendizaje
Contenido diseñado para facilitar tu estudio
De básico a avanzado
Formación completa para el mercado
Tu en el mercado
De cero al trabajo soñado en su área de interés

¡Comience esta capacitación ahora mismo y prepárese para su próximo proyecto!

Profesores especializados en Data Science

De quién aprenderás

Christian Velasco
Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.
Alejandro Gamarra
Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento. Sígueme en mis redes sociales: ===============&gt; Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/
Alia Garrudo Guirado
Soy Licenciada en Matemáticas por la Universidad de La Habana, Cuba. Maestría concluida y Doctorado en desarrollo en Estadística por el Instituto de Matemáticas y Estadística de la Universidad de São Paulo (IME-USP). Cuento con experiencia en Probabilidades y Estadística enfocada en las áreas de aplicación, modelo, inferencia, entre otras.
João Henrique Gonçalves Mazzeu
João es economista y doctor en Economía de la Empresa y Métodos Cuantitativos con especial interés en estadística aplicada y econometría de series temporales. Actúa como consultor e instructor. Actualmente es investigador postdoctoral en el Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC), Unicamp.
Mauricio Loaiza
Mauricio actualmente se desempeña como consultor de políticas de crédito y cobranza. Es formado en Negócios Internacionales con énfasis en finanzas, ha desempeñado gran parte de su carrera profesional en empresas del sector financiero o contribuyendo a la creación de productos financieros en empresas de otros sectores. Para el desarrollo de sus actividades y proyectos profesionales se ha basado en gran medida en lenguajes de programación como SQL y Python.

Paso a paso

1 Introducción a la ciencia de datos
¡Da tus primeros pasos en el campo, aprendiendo cómo los datos pueden ser útiles para nuestro trabajo diario y cómo sacar el máximo provecho de este recurso!

En esta primera parte, cargará un conjunto de datos del mundo real y realizará un análisis de datos de forma exploratoria, utilizando varias bibliotecas de Python, como Seaborn , Matplotlib, SciPy y Pandas.

Uno de los enfoques será el uso de la biblioteca Pandas, una de las herramientas más poderosas para el análisis y la exploración de datos. Además de Pandas, recordaremos algunos conceptos importantes en estadística, para potenciar nuestra capacidad de análisis.

Entonces, con el equipo de buceo Vale, ¿vamos sumergir?
2 Modelos de Data Science
Después de aprender a analizar y explorar los datos del pasado, ¿por qué no intentar sacar conclusiones sobre el futuro?

En este paso, aprenderá a usar técnicas como Regresión lineal para demostrar los impactos de algunas variables y crear modelos que pueden ayudar a predecir resultados futuros.
3 Visualización de datos
Entender el "pasado" y "predecir el futuro" es algo asombroso y sin duda uno de los roles principales de una persona científica de datos, pero crear análisis y modelos increíbles capaces de generar proyecciones con precisión no es condición suficiente para tomar su proyecto de ciencia en papel. datos.

Un buen análisis y modelos precisos deben estar alineados con una comunicación asertiva, para que los involucrados en el proyecto entiendan sus conclusiones y los impactos que su modelo puede traer al negocio.
4 Testes con Data Science
Muchas veces un buen análisis y visualizaciones coherentes no son suficientes para garantizar que nuestras conclusiones sean estadísticamente relevantes, para eso necesitamos recurrir a pruebas de hipótesis.

¡Así que ahora viene una de las partes más emocionantes de estudiar Data Science! Visualice la distribución de los datos recopilados, plantee preguntas e hipótesis, cree intervalos de confianza para sus muestras y utilice Python para realizar pruebas estadísticas.

Después de aprender sobre pruebas, ¿por qué no estudiar sobre experimentación? Después de todo, una buena parte del área de Data Science está relacionada con el desarrollo de experimentos, ¡desde la recolección de datos hasta la validación de hipótesis!