Descubra a arte da análise de datos exploratorios
Nun mundo onde os datos se converteron no novo aceite, saber analizalos é unha habilidade esencial. A formación "Realizar análise de datos exploratorios" ofrecida por OpenClassrooms é unha bendición para quen queira dominar esta arte. Cunha duración de 15 horas, este curso de nivel intermedio permitirache comprender as tendencias do teu conxunto de datos grazas a poderosos métodos como a análise de compoñentes principais (PCA) e a agrupación de k-means.
Durante esta formación, aprenderá a realizar análises exploratorias multidimensionales, unha ferramenta esencial para calquera analista de datos bo. Serás guiado no uso de métodos populares para analizar rapidamente a túa mostra, reducindo a dimensión do número de individuos ou variables. Métodos emblemáticos como o PCA permítenche identificar rapidamente as principais tendencias da túa mostra, reducindo o número de variables necesarias para representar os teus datos, perdendo a menor información posible.
Os requisitos previos para este curso son o dominio das matemáticas a nivel Terminale ES ou S, un bo coñecemento da estatística descritiva unidimensional e bidimensional, así como o dominio da linguaxe Python ou R no contexto da Ciencia de Datos. Será necesario un bo dominio das bibliotecas pandas, NumPy e Matplotlib se escolle Python como linguaxe de programación.
Mergullo nun adestramento rico e estruturado
Iniciarse na análise exploratoria de datos require unha formación estruturada e ben organizada. OpenClassrooms ofréceche un itinerario educativo ben pensado que te guía polas diferentes etapas da aprendizaxe. Comezarás cunha introdución á análise multidimensional exploratoria, onde descubrirás o interese deste enfoque e coñecerás expertos na materia, como Emeric Nicolas, un recoñecido científico de datos.
A medida que avances na formación, irás presentando conceptos máis avanzados. A segunda parte do curso mergullarache no mundo da Análise de Compoñentes Principais (PCA), unha técnica que che permitirá comprender os problemas e métodos de redución de dimensións. Tamén aprenderá a interpretar o círculo de correlacións e escoller o número de compoñentes a utilizar nas súas análises.
Pero iso non é todo, a terceira parte do curso introducirache nas técnicas de partición de datos. Coñecerás o algoritmo k-means, un método popular para clasificar os teus datos en grupos homoxéneos, así como técnicas de agrupación xerárquica. Estas habilidades son esenciais para calquera analista de datos que busque extraer información valiosa de grandes volumes de datos.
Esta formación é integral e ofrécelle as ferramentas que necesitas para converterte nun experto en análise de datos. Poderás realizar análises exploratorias de datos de forma independente e eficiente, unha habilidade moi demandada no mundo profesional actual.
Amplía os teus horizontes profesionais coa formación pragmática
No campo dinámico da ciencia de datos, a adquisición de habilidades prácticas é fundamental. Esta formación prepárache para afrontar os retos reais que atoparás na túa futura carreira. Mergullándote en casos prácticos reais e proxectos prácticos, terás a oportunidade de poñer en práctica os coñecementos teóricos adquiridos.
Un dos principais beneficios desta formación é o acceso a unha comunidade de estudantes e profesionais afíns. Poderás intercambiar ideas, discutir conceptos e mesmo colaborar en proxectos, creando unha valiosa rede para a túa futura carreira. Ademais, a plataforma OpenClassrooms ofréceche un seguimento personalizado, o que che permite progresar ao teu ritmo ao tempo que te beneficias da asistencia de expertos na materia.
Ademais, esta formación ofrécelle unha flexibilidade inigualable, permitíndoche seguir os cursos ao teu ritmo, dende a comodidade da túa casa. Este enfoque de aprendizaxe autodirixido non só é práctico, senón que tamén fomenta o desenvolvemento de habilidades de autodisciplina e xestión do tempo, activos valiosos no mundo profesional actual.
En definitiva, esta formación é unha porta de entrada para unha carreira exitosa no campo da ciencia de datos. Non só dota de sólidas habilidades teóricas, senón tamén de experiencia práctica que o diferenciará no mercado laboral.
