Donde estudiar data analytics

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cómo iniciar un análisis de datos

6. No tienes que esperar a tener un trabajo como analista de datos para empezar a ganar experiencia. Mientras aprendes las teorías que hay detrás de la práctica, aplícalas al mundo real practicando con datos reales. Busca cursos que incorporen proyectos y tareas prácticas, o adopta un enfoque de «hazlo tú mismo» diseñando tus propios proyectos utilizando conjuntos de datos gratuitos y de código abierto.  Escoge un tema que te interese y empieza a indagar en los datos para ver qué puedes encontrar. Aquí tienes algunas ideas para empezar:

7. Nunca es demasiado pronto para empezar a crear una red de contactos. Tanto si estás trabajando en un curso de grado, en un libro de codificación o en tu propio proyecto de datos, considera la posibilidad de participar en una comunidad de otros estudiantes y profesionales de los datos. Cuando te encuentres con un obstáculo en un programa que estés escribiendo o no consigas resolver un problema estadístico, puedes recurrir a tu comunidad para obtener ideas.

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Situado bajo el paraguas de la Casa de la Innovación, el Centro de Análisis de Datos (CDA) es un centro que proporciona investigación aplicada, teórica y basada en la simulación en estadística, econometría y ciencia de datos con especialización en Administración de Empresas, Economía y Finanzas. El CDA mantiene varias colaboraciones de investigación con otras instituciones, así como con la industria sueca.

El CDA proporciona análisis (de alto nivel) de datos (datos en un contexto amplio), y se centra especialmente en el análisis de Big Data, la predicción, la previsión, la causalidad y los aspectos de calidad de los datos. Algunas demostraciones sencillas de análisis de datos (utilizando R y Python) se pueden encontrar a través del enlace de demostración en el lado izquierdo. Este análisis de datos es posible gracias a los métodos de la IA, el aprendizaje automático, los árboles de decisión, las redes neuronales, el bosque aleatorio, los clasificadores bayesianos, etc.

La enseñanza es fundamental en las actividades del CDA, y se ofrece a los estudiantes una educación moderna y emocionante en Estadística, Econometría y Ciencia de Datos. Parte de nuestra investigación se integra en la enseñanza, y se hace hincapié en la importancia práctica de la estadística, la econometría y la ciencia de los datos, utilizando ejemplos auténticos.

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Las estadísticas nos dicen mucho más que «cuánto» o «cuántos». Un científico de datos de éxito entiende que las estadísticas cuentan historias. Con estas habilidades, los profesionales de la analítica pueden ayudar a una serie de organizaciones, en diversos sectores.

Como aprenderá en un curso de datos y análisis, el análisis de datos es el arte de interrogar a los datos para descubrir ideas útiles. Piensa en ello como si utilizaras una variedad de herramientas especiales para limpiar y transformar los datos, antes de sacar una lupa para revelar información que cambia el juego.

cómo aprender a ser analista de datos

El Big Data está ocupando el centro de atención en todos los ámbitos: empresas e industria, políticas públicas, ciencias de la vida, ciencias naturales, humanidades y ciencias sociales. Cada vez se buscan más personas que sepan procesar y analizar grandes cantidades de datos. Este programa a tiempo completo en el campus consta de cursos sobre ciencia de datos aplicada y temas relacionados. Los cursos se organizan de forma progresiva para que, en el marco de los resultados del aprendizaje, contribuyan por separado y conjuntamente a desarrollar tus habilidades y capacidades en este campo.

La ciencia de los datos se ocupa de extraer el significado de grandes volúmenes de datos. Es un campo que ha crecido rápidamente en los últimos años como resultado de la creciente disponibilidad de grandes conjuntos de datos y de las oportunidades y retos que presentan. Los temas centrales de la ciencia de los datos son la minería de datos, el aprendizaje automático, las bases de datos y la aplicación de los métodos de la ciencia de los datos en las ciencias naturales, las ciencias de la vida, los negocios, las humanidades y las ciencias sociales, así como en la industria y la sociedad.

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