Avanza con habilidades de Análisis y Visualización. Refuerza tu trayectoria profesional aprendiendo a analizar datos utilizando hojas de cálculo de Excel, y crea impresionantes visualizaciones y cuadros de mando interactivos con Cognos.

4.7

stars

69 ratings

Rav Ahuja +3 more instructors

Offered By

Fundamentos del Análisis y Visualización de Datos SpecializationIBM Skills Network

What you will learn

Describir el ecosistema de datos, las tareas que realiza un Analista de Datos, las habilidades y herramientas para un análisis de datos exitoso
Enumerar diversos tipos de gráficos diagramas y crearlos en Excel, así como trabajar con Cognos Analytics para generar cuadros de mando interactivos.
Explicar la funcionalidad básica de las hojas de cálculo y utilizar Excel para realizar tareas de análisis de datos, como data wrangling y mining

Skills you will gain

About this Specialization

Extraer conocimientos de los datos comunicar los hallazgos se ha convertido en una parte cada vez más importante de todas las profesiones. Se prepara para esta transformación impulsada por los datos, enseñándote los principios del análisis y la visualización de datos y proporcionándote las herramientas y la práctica para comunicar los resultados de tus hallazgos en los datos. Se te presentará un moderno ecosistema de datos, compuesto por bases de datos y otras fuentes. Aprenderás las habilidades necesarias para iniciar con éxito las tareas de análisis de datos, familiarizándote con ho.as de cálculo como Excel. Examinarás diferentes conjuntos de datos, los cargarás en la hoja de cálculo, y emplearás técnicas como totalizar, ordenar, filtrar y crear tablas. Crear visualizaciones es esencial por la comunicación de los resultados de un análisis de datos. Utilizarás hojas de cálculo de Excel para crear diferentes tipos de visualizaciones de datos, tales como gráficos de líneas, de barras o de sectores. También crearás visualizaciones avanzadas, como diagramas de árbol, gráficos de dispersión y gráficos de mapa. Posteriormente, crearás cuadros de mando interactivos de forma rápida y sencilla con IBM Cognos Analytics. Esta Especialización está diseñada para los estudiantes interesados los campos del Análisis de Datos o de Negocios, así como otras profesiones, que necesitan habilidades básicas de análisis y visualización de datos para complementar sus tareas laborales habituales.

Applied Learning Project

Los cursos de este programa incluyen muchos laboratorios prácticos y proyectos para ayudarte a obtener una experiencia práctica. Y sólo se necesita un navegador moderno para realizar estos cursos y ejercicios prácticos. No necesitas descargar o instalar nada en tu dispositivo.

Shareable Certificate

Earn a Certificate upon completion

100% online courses

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible Schedule

Set and maintain flexible deadlines.

Beginner Level

Approximately 4 months to complete

Suggested pace of 2 hours/week

Spanish

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Spanish

How the Specialization Works

Take Courses

A Coursera Specialization is a series of courses that helps you master a skill. To begin, enroll in the Specialization directly, or review its courses and choose the one you'd like to start with. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. It’s okay to complete just one course — you can pause your learning or end your subscription at any time. Visit your learner dashboard to track your course enrollments and your progress.

Hands-on Project

Every Specialization includes a hands-on project. You'll need to successfully finish the project(s) to complete the Specialization and earn your certificate. If the Specialization includes a separate course for the hands-on project, you'll need to finish each of the other courses before you can start it.

Earn a Certificate

When you finish every course and complete the hands-on project, you'll earn a Certificate that you can share with prospective employers and your professional network.

There are 3 Courses in this Specialization

Course1

Course 1

Introducción al Análisis de Datos

4.8

stars

426 ratings

Este curso presenta una gentil introducción a los conceptos del análisis de datos, el rol de un Analista de Datos y las herramientas que se utilizan para realizar las funciones diarias. Obtendrás una comprensión del ecosistema de datos y de los fundamentos del análisis de datos, como la recopilación de datos o la minería de datos. También aprenderás las aptitudes generales que se requieren para comunicar eficazmente tus datos a los interesados y cómo el dominio de estas aptitudes puede darte la opción de convertirte en un tomador de decisiones impulsado por los datos.

Este curso te ayudará a diferenciar entre los roles de trabajo de un Analista de Datos, un Científico de Datos y un Ingeniero de Datos. Aprenderás las responsabilidades de un Analista de Datos y exactamente lo que implica el análisis de datos. Serás capaz de resumir el ecosistema de datos, como las bases de datos y los almacenes de datos. Luego descubrirás los principales proveedores dentro del ecosistema de datos y explorarás las diversas herramientas en las instalaciones y en la nube. Continúa este emocionante viaje y descubre las plataformas de Grandes Volúmenes de Datos como Hadoop, Hive y Spark. Al final de este curso podrás visualizar la vida diaria de una Analista de Datos, entender las diferentes carreras que están disponibles para el análisis de datos e identificar los muchos recursos disponibles para manejar esta profesión. A lo largo de este curso aprenderás los aspectos claves del análisis de datos. Empezarás a explorar los fundamentos de la recopilación de datos, y aprenderás a identificar tus fuentes de datos. Luego aprenderás a limpiar, analizar y compartir tus datos con el uso de visualizaciones y herramientas de paneles de datos. Todo esto se combina en el proyecto final donde se pondrán a prueba tus conocimientos del material del curso, explorarás lo que significa ser un Analista de Datos y te proporcionará un escenario del mundo real del análisis de datos. Este curso no requiere ningún tipo experiencia de análisis de datos, hojas de cálculo o ciencia de la computación. Todo lo que necesitas para comenzar es un conocimiento básico de computación, matemáticas de secundaria y acceso a un navegador web moderno como Chrome o Firefox.

Course2

Course 2

Conceptos Básicos de Excel para el Análisis de Datos

4.5

stars

194 ratings

Este curso está diseñado para proporcionarle los conocimientos básicos de trabajo para utilizar las hojas de cálculo de Excel para el análisis de datos. Cubre algunos de los primeros pasos para trabajar con hojas de cálculo y su uso en el proceso de análisis de datos. Incluye muchos videos, demostraciones y ejemplos para que aprenda, seguidos de instrucciones paso a paso para que los aplique y practique en una hoja de cálculo en vivo.

Excel es una herramienta esencial para trabajar con datos, ya sea para negocios, marketing, análisis de datos o investigación. Este curso es adecuado para aquellos que aspiran a asumir el análisis de datos o la ciencia de los datos como una profesión, así como aquellos que sólo quieren utilizar Excel para el análisis de datos en sus propios dominios. Obtendrá una valiosa experiencia en la limpieza y la gestión de datos mediante funciones y luego analizará sus datos mediante técnicas como el filtrado, la clasificación y la creación de tablas dinámicas. Este curso comienza con una introducción a las hojas de cálculo como Microsoft Excel y Google Sheets y la carga de datos de múltiples formatos. Con esta introducción aprenderá a realizar algunas tareas de limpieza y de discusión de datos de nivel básico y continuarás ampliando tus conocimientos sobre el análisis de datos mediante el uso de filtros, clasificación y tablas dinámicas dentro de la hoja de cálculo. Realizando estas tareas a lo largo del curso, le dará una comprensión de cómo las hojas de cálculo pueden ser utilizadas como una herramienta de análisis de datos y comprenderá sus limitaciones. Hay un fuerte enfoque en la práctica y el aprendizaje aplicado en este curso. Con cada laboratorio, obtendrá experiencia práctica en la manipulación de datos y comenzará a comprender el importante papel de las hojas de cálculo. Limpie y analice sus datos más rápido al comprender las funciones en el formato de los datos. A continuación, convertirá sus datos en una tabla pivotante y aprenderá sus características para que sus datos estén organizados y sean legibles. El proyecto final le permite mostrar sus recién adquiridas habilidades de análisis de datos. Al final de este curso usted habrá trabajado con varios conjuntos de datos y hojas de cálculo y demostrado los fundamentos de la limpieza y el análisis de datos, todo ello sin tener que aprender ningún código. Comenzar a usar Excel es fácil en este curso. No requiere ninguna experiencia previa con hojas de cálculo o codificación. Tampoco requiere descargas o instalación de ningún software. Todo lo que se necesita es un dispositivo con un moderno navegador web, y la capacidad de crear una cuenta de Microsoft para acceder a Excel en línea sin costo alguno. Sin embargo, si ya tiene una versión de escritorio de Excel, también puede seguirlo fácilmente.

Course3

Course 3

Visualización de Datos y Tableros con Excel y Cognos

4.3

stars

53 ratings

Este curso cubre algunos de los primeros pasos en el desarrollo de visualizaciones de datos utilizando hojas de cálculo y tableros. Comienza el proceso de contar una historia con tus datos creando los muchos tipos de gráficos que están disponibles en hojas de cálculo como Excel. Explore las diferentes herramientas de una hoja de cálculo, como la importante función de pivote y la capacidad de crear cuadros de mando, y aprenda cómo cada uno tiene su propia propiedad única para transformar sus datos. Continúe adquiriendo una valiosa experiencia familiarizándose con la popular herramienta analítica - IBM Cognos Analytics - para crear cuadros de mando interactivos.

Al completar este curso, tendrá una comprensión básica del uso de las hojas de cálculo como herramienta de visualización de datos. Adquirirá la capacidad de crear eficazmente visualizaciones de datos, como gráficos o tablas, y comenzará a ver cómo desempeñan un papel fundamental en la comunicación de sus resultados de análisis de datos. Todo esto se puede lograr aprendiendo los fundamentos del análisis de datos con Excel y IBM Cognos Analytics, sin tener que escribir ningún código. Al final de este curso será capaz de describir las herramientas de cuadros de mando comunes utilizadas por un analista de datos, diseñar y crear un cuadro de mando en una plataforma de nube, y comenzar a elevar su nivel de confianza en la creación de visualizaciones de datos de nivel intermedio. A lo largo de este curso encontrará numerosos laboratorios prácticos y un proyecto final. Con cada laboratorio, gane experiencia práctica en la creación de gráficos básicos y avanzados, y luego continúe a través del curso y comience a crear cuadros de mando con hojas de cálculo y IBM Cognos Analytics. A continuación, terminará este curso creando un conjunto de visualizaciones de datos con IBM Cognos Analytics y creando un cuadro de mando interactivo que podrá compartir con sus compañeros, comunidades profesionales o posibles empleadores. Este curso no requiere ningún análisis de datos previo, ni experiencia en informática. Todo lo que necesita para empezar es un conocimiento básico de informática, matemáticas de nivel secundario, acceso a un navegador web moderno como Chrome o Firefox, la capacidad de crear una cuenta de Microsoft para acceder a Excel para la Web, y una comprensión básica de las hojas de cálculo de Excel.

Instructors

Offered by

IBM Skills Network

IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.

Frequently Asked Questions

What is the refund policy?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Can I just enroll in a single course?
Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Can I take the course for free?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.
Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?
This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
¿Cuál es la política de reembolso?
Si te suscribiste, obtienes 7 días de prueba gratis durante los que puedes cancelar sin ninguna penalización. Tras ese período, no hacemos reembolsos, pero puedes cancelar tu suscripción en cualquier momento. Consulta nuestra política de reembolso al completo
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¡Sí! Para empezar, haz clic en el recuadro del curso que te interesa e inscríbete. Te puedes inscribir y realizar el curso para obtener un certificado compartible, o puedes hacerlo como oyente para ver los materiales del curso de forma gratuita. Cuando te inscribes en un curso que forma parte de una Especialización, te inscribes automáticamente en la Especialización completa. Visita tu panel de estudiante para seguir tu progreso.
¿Existe ayuda económica?
Sí, Coursera proporciona ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la cuota. Solicítala haciendo clic en el enlace Ayuda Económica debajo del botón "Inscribirse" que está a la izquierda. Se te pedirá que rellenes una solicitud y se te notificará si se te aprueba. Tendrás que realizar este paso para cada curso de la Especialización, incluyendo el Proyecto Final. Más información.
¿Puedo realizar el curso gratis?
Cuando te inscribes en el curso, tienes acceso a todos los cursos de la Especialización, y obtienes un certificado cuando finalizas el trabajo. Si sólo quieres leer y ver el contenido del curso, puedes realizar el curso como oyente de forma gratuita. Si no puedes pagar la cuota, puedes solicitar ayuda económica.
¿Este curso es realmente 100% online? ¿Tengo que asistir a alguna clase de forma presencial?
Este curso es totalmente online, así que no hay necesidad de asistir a una aula en persona. Puedes acceder a las clases, textos y tareas en cualquier momento y en cualquier lugar mediante la web o tu dispositivo móvil.
¿Cuánto tiempo se tarda en completar la Especialización?
Llevar a cabo esta especialización requiere de 30 a 36 horas de esfuerzo. Trabajando 10-12 horas a la semana, se puede completar en un mes. O si se trabaja 3-4 horas a la semana, llevaría 2-3 meses completarla.
¿Qué conocimientos previos son necesarios?
Este programa no requiere conocimientos previos de programación o estadística, y es adecuado para estudiantes con o sin títulos universitarios. Todo lo que necesitas para empezar es un conocimiento básico de informática, matemáticas de secundaria, soltura trabajando con números, voluntad de aprender online, y el deseo de enriquecer tu perfil con valiosas habilidades.
¿Necesito realizar los cursos en un orden específico?
Sí, se recomienda encarecidamente realizar los cursos en el orden sugerido, ya que se basan en conceptos de los cursos anteriores.
¿Obtendré créditos universitarios por completar la Especialización?
No hay créditos universitarios asociados a esta especialización en este momento.
¿Qué seré capaz de hacer tras terminar la Especialización?
Después de finalizar este certificado profesional, serás capaz de:
Describir el ecosistema de datos, las tareas que realiza un Analista de Datos, así como las habilidades y herramientas necesarias para convertirte en un Analista de Datos exitoso
Explicar la funcionalidad básica de las hojas de cálculo y utilizar Excel para realizar diversas tareas de análisis de datos, como data wrangling y data mining
Enumerar diversos tipos de gráficos y diagramas y crearlos en Excel, así como trabajar con Cognos Analytics para generar cuadros de mando
¿Quién se puede beneficiar realizando esta Especialización?
Esta especialización atiende a las necesidades de los estudiantes interesados en desarrollar conocimientos básicos de Análisis de Datos sin necesidad de programación. Esto incluye a aquellos que están interesados en comenzar una carrera profesional en el campo del Análisis de Datos o de Negocios, así como aquellos de otras profesiones, como personal de marketing y ventas, ejecutivos, gerentes, investigadores, periodistas, blogueros y estudiantes que necesitan conocimientos básicos de análisis y visualización de datos para complementar sus tareas laborales habituales.

More questions? Visit the Learner Help Center.

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