El análisis de datos es el proceso de examinar y evaluar grandes conjuntos de datos con el fin de descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas.
El objetivo del análisis de datos es extraer información valiosa y útil de los datos para tomar decisiones informadas y mejorar los procesos de negocio.
Existen diferentes técnicas y herramientas que se pueden utilizar en el análisis de datos, y estas pueden variar según el propósito del análisis y el tipo de datos con los que se trabaja.
El análisis de datos existe desde hace mucho tiempo. Pero hasta hace unos años, los desarrolladores lo practicaban con herramientas caras y de código cerrado como Tableau.
Pero recientemente, Python, SQL y otras bibliotecas abiertas han cambiado el análisis de datos para siempre.
Lo que aprenderás:
- Análisis de datos con Python.
- Entumecido.
- Análisis de datos con proyectos de Python.
En la Certificación de Análisis de datos con Python, aprenderá los fundamentos del análisis de datos con Python.
Al final de esta certificación, sabrá cómo leer datos de fuentes como CSV y SQL, y cómo usar bibliotecas como Numpy, Pandas, Matplotlib y Seaborn para procesar y visualizar datos.
Es importante en muchas áreas, como la ciencia de datos, la inteligencia de negocios y la investigación de mercados, y se utiliza para tomar decisiones informadas en una amplia variedad de contextos, desde la optimización de procesos empresariales hasta la toma de decisiones políticas y la investigación científica.
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