Curso de Análisis de Datos con Certificación

Con el mercado global de big data creciendo a un ritmo asombroso, la demanda de herramientas de análisis avanzadas también se ha disparado. Según un pronóstico reciente de Statista , el mercado global de big data crecerá a US$ 103 mil millones para 2027, más del doble de la cifra anticipada en 2018. Teniendo en cuenta el creciente volumen de computación en la nube y el tráfico de datos móviles más el alucinante avance en tecnologías como IoT e IA, el predominio de big data no es muy sorprendente.

¿Se pregunta cómo los cursos de ciencia de datos y análisis de datos son relevantes aquí?

Bueno, las empresas están recurriendo al poder del análisis de big data para dar sentido al increíble volumen de datos, tomar decisiones estratégicas y obtener una ventaja competitiva. A medida que más y más empresas se dan cuenta del potencial de los datos y su impacto en el crecimiento y el avance del negocio, crece su dependencia del análisis de datos.

Entonces, exploremos en detalle la importancia de la ciencia y el análisis de datos y cómo están transformando el panorama empresarial. También lo guiaremos a través de uno de los mejores cursos de ciencia de datos en línea .

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos involucra varios algoritmos y herramientas para descubrir patrones ocultos y obtener información significativa a partir de datos sin procesar. Es un campo multidisciplinario con una combinación de estadísticas, matemáticas, informática, inteligencia artificial, aprendizaje automático y perspicacia empresarial.

Los científicos de datos se ocupan de datos estructurados y no estructurados. Utilizan conceptos como la minería de datos, el modelado predictivo y los algoritmos de aprendizaje automático para extraer patrones y anomalías de conjuntos de datos complejos y convertirlos en información empresarial procesable.

Además, el alcance de la ciencia de datos no se limita al análisis exploratorio. Dado que los algoritmos involucran análisis predictivo, la ciencia de datos va un paso adelante para pronosticar eventos futuros. En pocas palabras, la ciencia de datos utiliza datos históricos para descubrir patrones que se pueden usar para tomar decisiones presentes y que también se pueden modelar para ver cómo se desarrollarán las cosas en el futuro.

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¿Qué es el análisis de datos?

El concepto de análisis de datos es un poco diferente de la ciencia de datos. A diferencia de la ciencia de datos, el análisis de datos se centra en descubrir los puntos más finos de la información extraída. El análisis de datos es una rama de estudio en el campo más amplio de la ciencia de datos y se ocupa de preguntas más específicas que la ciencia de datos desentraña. Por lo tanto, el análisis de datos involucra principalmente matemáticas, estadísticas y análisis estadístico.

Por un lado, la ciencia de datos descubre nuevas preguntas fundamentales para impulsar el crecimiento y la innovación empresarial. Por otro lado, el análisis de datos investiga las soluciones a estas preguntas para ayudar a una mejor toma de decisiones comerciales y estimular la innovación basada en datos.

Mientras que la ciencia de datos trata de encontrar correlaciones significativas en grandes conjuntos de datos y formula preguntas para predecir el futuro, el análisis de datos visualiza los datos históricos en contexto y verifica las hipótesis. Entonces, el análisis de datos es más concentrado y específico que la ciencia de datos.

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Científico de datos frente a analista de datos: funciones laborales

Ahora, aquí hay una descripción general de cómo difieren los roles laborales de un científico de datos y un analista de datos:

Funciones laborales de un científico de datos

• Limpieza de datos, procesamiento y verificación de su integridad.
• Realización de análisis de datos exploratorios
• Realización de minería de datos y análisis estadístico.
• Escribir código para la automatización y crear bibliotecas ingeniosas de aprendizaje automático.
• Identificar nuevos patrones en los datos para hacer predicciones futuras.
• Emplear herramientas y algoritmos de aprendizaje automático para brindar información comercial procesable.

Funciones laborales de un analista de datos

• Recopilación e interpretación de datos.
• Análisis exploratorio de datos
• Usar herramientas estadísticas para descubrir nuevos patrones dentro de los datos.
• Experimentar con varias herramientas analíticas como análisis descriptivo, prescriptivo, análisis predictivo y análisis de diagnóstico.
• Realización de consultas de datos mediante SQL
• Desarrollo de visualizaciones y KPIs.

Científico de datos vs. Analista de datos – Habilidades

Ya sea que se inscriba en un curso gratuito de ciencia de datos o que opte por uno de los cursos de análisis de datos en línea, debe conocer los conjuntos de habilidades fundamentales que exige la industria. Entonces, aquí hay un repaso rápido para darle una idea:

Habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos

• Matemáticas
• Estadísticas avanzadas
• Lenguajes de programación como R, Java, Python y Scala.
• Bases de datos SQL y NoSQL como MongoDB y Cassandra.
• Herramientas de visualización de datos como Tableau, D3.js y QlikView.
• Algoritmos de aprendizaje automático como regresión, agrupamiento, análisis de series temporales.
• Data wrangling y exploración de datos.
• Comprensión sobre el aprendizaje automático avanzado: aprendizaje profundo, redes neuronales, PNL

Habilidades necesarias para convertirse en analista de datos

• Microsoft Excel
• Estadísticas intermedias
• base de datos SQL
• Lenguaje de programación Python, R y SAS.
• Herramientas de visualización de datos como Tableau y Power BI.
• Aprendizaje automático
• Resolución de problemas y pensamiento crítico.
• Presentación

¿Qué debe esperar de los mejores cursos de análisis de datos?

La larga lista de conjuntos de habilidades puede hacer que te preguntes si es posible adquirirlos todos. Ahora, ahí es donde entran en escena los cursos de análisis de datos y ciencia de datos en línea.

Pero en el mar de cursos en línea, ¿cómo eliges el mejor?

Para ayudarlo, aquí hay algunos consejos sobre lo que idealmente debería ofrecer un curso en línea de ciencia de datos o análisis de datos:

1. Habilidades técnicas

• Microsoft Excel, Phyton, MySQL
• análisis estadístico
• Análisis de la cesta de la compra
• IA y aprendizaje automático
• Aprendizaje automático avanzado
• Visualización de datos (Tableau)

2. Habilidades Blandas/Habilidades Interpersonales

• Pensamiento crítico
• Habilidades de comunicación
• Habilidades de presentación
• Comprensión empresarial

3. Experiencia práctica con proyectos relevantes para la industria
4. Redes de la industria

Aprendizaje de ciencia de datos y análisis de datos: los mejores cursos para análisis de datos en línea

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Puntos destacados del programa:

• Un certificado profesional de la Escuela de Negocios Robert H. Smith de la Universidad de Maryland
• Más de 400 horas de aprendizaje con más de 100 horas de sesiones en vivo
• Más de 20 estudios de casos y asignaciones
• Un proyecto final del dominio de su elección
• Soporte de aprendizaje de 360 ​​grados
• Industria y redes de pares

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Conclusión

Con los grandes datos dominando el mundo, la necesidad de herramientas analíticas que puedan procesar y extraer información de los datos sin procesar se ha vuelto primordial. En consecuencia, la demanda de científicos y analistas de datos se ha disparado en casi todas las industrias y sectores. Es probable que la tendencia continúe a medida que la IA y el aprendizaje automático se asocien intrincadamente con nuestra vida diaria.

Los trabajos de big data y ciencia de datos albergan perspectivas prometedoras. Estos se han convertido en los trabajos más buscados a nivel mundial, ya que las empresas y empresas de todo el mundo se esfuerzan por sacar el máximo provecho de los datos. En resumen, no puede haber mejor momento para inscribirse en un curso de ciencia de datos o análisis de datos y adquirir las habilidades profesionales en demanda de los campos.