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DelftX: Análisis de datos: Diseno y Visualización de Tableros
Aprende cómo transformar datos sin procesar, con el uso de tableros en Excel, para apoyar las decisiones de negocio.
This Course Includes
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DelftX
About DelftX: Análisis de datos: Diseno y Visualización de Tableros
¿Luchas con los datos en tu trabajo? ¿Pierdes tiempo valioso trabajando en muchas hojas de cálculo en Excel para obtener un resumen de tu negocio? ¿Tienes dificultades para obtener un tablero detallado a partir de montones de datos en tu escritorio? ¿Quieres entender cómo analizar Big Data?
Si estás buscando mejorar tu eficiencia en la oficina y aumentar tu rendimiento mediante una forma más rápida e inteligente de darle sentido a los datos, utilizando diferentes técnicas de análisis de datos, entonces este curso avanzado de análisis de datos es para ti.
Si ya sabes manejar las hojas de cálculo, este curso te ayudará a profundizar tus conocimientos aún más. Aprenderás técnicas avanzadas para un análisis de datos robusto en el ambiente de los negocios. Este curso cubre las principales tareas requeridas hoy por los analistas de datos y Big Data, incluyendo importar, resumir, interpretar, analizar y visualizar datos. Este curso de análisis de datos y estadísticas busca ofrecerte las herramientas que te permitan ser un analista de datos independiente y exitoso. La mayoría de las técnicas se ensenarán en Microsoft Excel 2013 y 2016 con extensiones y herramientas gratuitas disponibles en línea. Te invitamos a utilizar tus propios datos o, a falta de ellos, trabajar con los que provee el equipo del curso.
What You Will Learn?
- Cómo hacer que los datos cobren vida por medio de tipos de visualizaciones conocidas (por ejemplo, gráficos de líneas y barras), y otras nuevas, como líneas de tendencia, gráficos de superficie y pirámides de población..
- Cómo crear tableros en Microsoft Excel basados en datos reales que puedan cubrir necesidades de gestión y de negocio..
- Cómo conectar datos desde distintos orígenes, como la web y extracciones de tu CRM, ERP, SAP o datawarehouse..
- Incorporar algunas prácticas de ciencias de datos y cómo utilizar herramientas de análisis viables..
- Profundizar en herramientas estadísticas conocidas como Tablas Dinámicas, e introducir nuevas herramientas para el análisis de datos..