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Se darán los primeros pasos en análisis de datos y business intelligence. Se explora cómo transformar datos, números y exploraciones en información que resulte útil para una compañía. También se implementarán diferentes estrategias de comunicación y buenas prácticas de data viz dependiendo de la audiencia a la que apuntamos con nuestros reportes.
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Las y los Data Engineer o Ingenieros de Datos se encargan de tomar los datos crudos de valor, para transformarlos y almacenarlos en bases de datos de analítica y disponibilizarlos a software que funciona en sistemas de producción. Para ello crean pipelines ETL y utilizan bases de datos especializadas, con los que abastecen de datos a los demás roles de un equipo de data y a sistemas de software que funcionan con datos y machine learning.
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Tutorial introductorio a la estadística descriptiva para ciencias de datos.
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Tutorial introductorio a la Terminal y Línea de Comandos.
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Blog dedicado al uso de Git y GitHub.
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Curso de Platzi donde se aprende conceptos como funciones, comprehensions, errores y manejo de archivos que elevarán tu nivel al programar.
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Curso Funciones Matemáticas para Data Science e Inteligencia Artificial de PLATZI
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Se darán los primeros pasos en análisis de datos y business intelligence. Se explora cómo transformar datos, números y exploraciones en información que resulte útil para una compañía. También se implementarán diferentes estrategias de comunicación y buenas prácticas de data viz dependiendo de la audiencia a la que apuntamos con nuestros reportes.
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Las y los Data Engineer o Ingenieros de Datos se encargan de tomar los datos crudos de valor, para transformarlos y almacenarlos en bases de datos de analítica y disponibilizarlos a software que funciona en sistemas de producción. Para ello crean pipelines ETL y utilizan bases de datos especializadas, con los que abastecen de datos a los demás roles de un equipo de data y a sistemas de software que funcionan con datos y machine learning.
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Curso Funciones Matemáticas para Data Science e Inteligencia Artificial de PLATZI
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¿Qué es el análisis exploratorio de datos?
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Nos adentraremos en el uso de la programación dinámica y estocástica en Python, analizando a fondo sus beneficios y diversas aplicaciones en el cálculo de probabilidades y simulaciones computacionales. Aprenderemos a diferenciar entre programas deterministas y estocásticos, entendiendo cómo cada enfoque aborda la incertidumbre y la variabilidad en los datos.
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Se darán los primeros pasos en análisis de datos y business intelligence. Se explora cómo transformar datos, números y exploraciones en información que resulte útil para una compañía. También se implementarán diferentes estrategias de comunicación y buenas prácticas de data viz dependiendo de la audiencia a la que apuntamos con nuestros reportes.
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Las y los Data Engineer o Ingenieros de Datos se encargan de tomar los datos crudos de valor, para transformarlos y almacenarlos en bases de datos de analítica y disponibilizarlos a software que funciona en sistemas de producción. Para ello crean pipelines ETL y utilizan bases de datos especializadas, con los que abastecen de datos a los demás roles de un equipo de data y a sistemas de software que funcionan con datos y machine learning.
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¿Qué es el análisis exploratorio de datos?
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Nos adentraremos en el uso de la programación dinámica y estocástica en Python, analizando a fondo sus beneficios y diversas aplicaciones en el cálculo de probabilidades y simulaciones computacionales. Aprenderemos a diferenciar entre programas deterministas y estocásticos, entendiendo cómo cada enfoque aborda la incertidumbre y la variabilidad en los datos.
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Se darán los primeros pasos en análisis de datos y business intelligence. Se explora cómo transformar datos, números y exploraciones en información que resulte útil para una compañía. También se implementarán diferentes estrategias de comunicación y buenas prácticas de data viz dependiendo de la audiencia a la que apuntamos con nuestros reportes.
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Las y los Data Engineer o Ingenieros de Datos se encargan de tomar los datos crudos de valor, para transformarlos y almacenarlos en bases de datos de analítica y disponibilizarlos a software que funciona en sistemas de producción. Para ello crean pipelines ETL y utilizan bases de datos especializadas, con los que abastecen de datos a los demás roles de un equipo de data y a sistemas de software que funcionan con datos y machine learning.
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Nos adentraremos en el uso de la programación dinámica y estocástica en Python, analizando a fondo sus beneficios y diversas aplicaciones en el cálculo de probabilidades y simulaciones computacionales. Aprenderemos a diferenciar entre programas deterministas y estocásticos, entendiendo cómo cada enfoque aborda la incertidumbre y la variabilidad en los datos.
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