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ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
Modalidad
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En un entorno empresarial y científico cada vez más impulsado por datos, la capacidad de analizarlos y comunicarlos eficazmente se ha convertido en una competencia crítica. Sin una correcta preparación, interpretación y visualización, incluso los datos más valiosos pueden pasar desapercibidos o conducir a decisiones erróneas.
El análisis exploratorio de datos (EDA, por sus siglas en inglés) permite descubrir patrones, relaciones y anomalías, facilitando la generación de hipótesis e insights relevantes antes de aplicar modelos predictivos o tomar decisiones estratégicas. La visualización, por su parte, transforma la complejidad de los datos en representaciones claras e impactantes que permiten comunicar hallazgos de manera accesible a diferentes públicos.
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Descubre los módulos y conceptos clave
Cada uno de los módulos de este curso ha sido elaborado rigurosamente atendiendo a las necesidades actuales y futuras tanto de los profesionales como de las empresas.
¡Explora todas las materias que conforman este curso!
MÓDULOS DEL CURSO
01
Análisis exploratorio de datos (EDA)
Métodos para descubrir estructuras subyacentes, inconsistencias y relaciones ocultas.
02
Gráficos con matplotlib y seaborn
Creación de visualizaciones personalizadas (barras, líneas, cajas, mapas de calor, histogramas).
03
Visualización avanzada con Tableau
Tableros interactivos, segmentación dinámica, storytelling visual.
04
Detección de outliers y valores atípicos
Técnicas para identificar datos anómalos y evaluar su impacto.
05
Correlaciones y relaciones entre variables
Análisis bivariado y multivariado para explorar dependencias.
06
Series de tiempo
Exploración de patrones temporales, estacionalidad y tendencias a partir de datos cronológicos.
Descripción
Este curso ofrece una formación práctica e intensiva en análisis exploratorio y visualización de datos. A través del uso de herramientas como Tableau y librerías modernas del ecosistema Python, los participantes aprenderán a limpiar conjuntos de datos, detectar patrones relevantes, construir visualizaciones efectivas y comunicar resultados de manera clara y persuasiva.
El enfoque será eminentemente aplicado, combinando teoría con ejercicios prácticos y casos reales para consolidar las competencias en el manejo de datos en diferentes contextos profesionales.
Objetivos
- Limpiar, transformar y preparar datos para el análisis, aplicando buenas prácticas de calidad y estructuración.
- Generar visualizaciones efectivas que permitan comunicar hallazgos de forma clara, precisa y orientada a la toma de decisiones.
- Interpretar patrones, correlaciones y tendencias a partir del análisis visual y cuantitativo de los datos.
- Aplicar técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA) para descubrir insights relevantes y guiar futuros análisis avanzados.
Si prefieres puedes contactar con nuestra asesora Arancha Fernández.
Puedes hacerlo a través del +34 968 899 899
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