Data Analysis
Aprende a convertir datos sin contexto en análisis útil: formula la pregunta, clasifica variables, limpia la información y comunica resultados revisables.
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Sobre este curso
Este curso es para quienes empiezan a analizar información en negocio, operaciones o investigación. Aprenderás a clasificar variables, elegir operaciones válidas y seguir el ciclo de pregunta, limpieza, exploración y visualización. En el trabajo, tus conclusiones quedarán ligadas a una pregunta y un proceso trazable. Los datos crudos adquieren significado al contextualizarse como información y combinarse con experiencia para generar conocimiento, siguiendo la pirámide DIKW. Clasificar cada variable como nominal, ordinal, de intervalo o de razón determina qué operaciones estadísticas y qué gráficos son válidos, mientras que medidas como la media, la mediana y la desviación estándar permiten describir cualquier conjunto numérico. Formular una pregunta de negocio concreta antes de explorar los datos, y aplicar el ciclo iterativo de recolección, limpieza, exploración y visualización, es lo que convierte un análisis en una herramienta útil para tomar decisiones. La estadística descriptiva resume grandes conjuntos de datos mediante medidas de tendencia central y dispersión, aunque la elección entre media y mediana depende de la forma de la distribución, ya que los valores extremos distorsionan la media en datos sesgados. Visualizar la distribución con un histograma o un boxplot antes de calcular cualquier estadístico, y calcular el coeficiente de correlación de Pearson con `df.corr()`, permite identificar relaciones entre variables sin confundirlas con relaciones causales. Python se ha convertido en el lenguaje dominante en el análisis de datos por tres razones: es legible, tiene un ecosistema maduro de bibliotecas especializadas (pandas, NumPy, matplotlib, scikit-learn) y es gratuito. En el mercado español hay actualmente La capacidad de analizar datos se aplica en numerosos sectores y funciones profesionales. En este módulo aprenderás a transformar datos crudos en conjuntos listos para el análisis. Cubriremos la detección y tratamiento de valores nulos, duplicados, outliers y errores de formato, además de técnicas de normalización y codificación. Al finalizar, dominarás un flujo reproducible de limpieza que es la base de cualquier análisis fiable. La pregunta de negocio determina el tipo de gráfico adecuado: barras para comparaciones entre categorías, líneas para evoluciones temporales, dispersión para relaciones entre variables e histogramas para distribuciones, evitando errores como el eje Y truncado, los colores sin propósito o los efectos 3D que distorsionan la percepción. Un título que exprese la conclusión, ejes etiquetados con unidades y la eliminación del chartjunk innecesario son los elementos que convierten un gráfico correcto en una visualización que comunica en segundos. SQL permite consultar y agregar millones de filas directamente en bases de datos relacionales siguiendo el orden fijo `SELECT → FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY`, que cubre la gran mayoría de las necesidades de análisis. Los JOINs combinan tablas mediante claves primarias y foráneas: `INNER JOIN` devuelve solo las coincidencias, `LEFT JOIN` conserva toda la tabla principal y el patrón `LEFT JOIN + IS NULL` actúa como anti-join para detectar registros ausentes. Este módulo te enseña a transformar análisis técnicos en historias claras y accionables. Aprenderás a estructurar narrativas basadas en datos, crear visualizaciones accesibles, documentar supuestos y limitaciones, y entregar recomendaciones que impulsen decisiones. El objetivo es cerrar la brecha entre el análisis y la acción empresarial. En este módulo final integrarás todo lo aprendido para ejecutar un proyecto de análisis de datos de principio a fin: desde formular una pregunta de negocio hasta entregar un informe reproducible que puedas mostrar en entrevistas. Trabajarás con un conjunto de datos real, aplicarás limpieza, análisis exploratorio, visualización y comunicación de resultados. El objetivo es que salgas con una pieza de portafolio verificable y orientada al empleo.
Lo que aprenderás
- Los datos crudos solo tienen valor cuando se contextualizan como información y se interpretan como conocimiento.
- Clasificar correctamente las variables (nominal, ordinal, intervalo, razón) determina qué operaciones estadísticas y gráficos son válidos.
- El análisis sigue un ciclo iterativo: pregunta → recolección → limpieza → exploración → visualización → comunicación.
- Media, mediana, moda y desviación estándar son las cuatro herramientas mínimas para describir cualquier conjunto de datos numéricos.
- La media es sensible a valores extremos; la mediana suele contar mejor la historia en datos sesgados.
- Siempre visualiza la distribución antes de resumirla con un solo número.
- Correlación no implica causalidad: busca siempre variables ocultas que puedan explicar la relación.
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