Ruta de Aprendizaje
Sigue estos pasos para convertirte en experto del análisis de datos a través de esta ruta de aprendizaje especialmente diseñada.
CURSOS
Comienza tu aprendizaje
Paso 1
Curso completo de Estadística a nivel universitario
14 horas
Antes de iniciarte debes tener una base fuerte de Estadística y Probabilidades.
Paso 2
Curso práctico de Estadística y Probabilidades
15 horas
Consolida tus conocimientos con más de 100 ejercicios resueltos.
Paso 3
Curso práctico de Estadística Inferencial
7 horas
Consolida tus conocimientos con más de 7 horas de ejercicios resueltos.
Paso 4
Curso completo de Data Storytelling de cero a experto
4 horas
Aprende a crear historias efectivas con visualizaciones de datos, y cautivar a tu audiencia en una presentación en vivo o cuando redactes informes escritos.
Paso 5
Curso de Visualizaciones Avanzadas en Excel para el Análisis de Datos
11 horas
Aprende a crear visualizaciones impactantes y dashboards interactivos en Excel como un experto. Usando funciones, tablas dinámicas, segmentadores, y controles de formulario.
Paso 6
Curso de R y Python para Data Science y Análisis de Datos
17 horas
Aprende los fundamentos de los dos lenguajes de programación más importantes en Ciencia de Datos, en un solo curso, con ejemplos de datos reales.
Paso 7
Curso avanzado de Estadística no paramétrica con R y Python
7 horas
Aprende cómo verificar y qué hacer cuando no se cumplen los supuestos que asumen la mayoría de los métodos clásicos de Estadística.
Paso 8
Curso avanzado de Estadística multivariante con R y Python
16 horas
Aprende a analizar los datos que más vas a encontrar en la práctica, los que tienen varias columnas. Incluye los métodos del aprendizaje automático.
Paso 9
Curso avanzado de datos atípicos y outliers con R y Matlab
7 horas
Continúa con el análisis de datos atípicos, o anómalos, que pueden distorsionar nuestras estimaciones, métodos y modelos predictivos si no se tratan.
Paso 10
Curso avanzado de Estadística bayesiana con Python
13 horas
Aprende a hacer tus análisis de datos desde el enfoque bayesiano, con métodos como los que utiliza Facebook, Google o incluso la NASA.
Paso 11
Curso avanzado de Series Temporales con R y Python
18 horas
Aprende a analizar los datos que dependen del tiempo, como las ventas, gastos, evolución de precios del mercado, datos medioambientales o de salud.
Paso 12
Curso avanzado de Series Temporales Multivariantes con R y Python
17 horas
Aprende a analizar múltiples series de tiempo a la vez y con un solo modelo, a través de más de 10 casos de estudio reales, con los códigos disponibles.
CLASES
Contenido de los cursos
Interfaz
Estos cursos se encuentran en la plataforma Udemy que proporciona una interfaz muy intuitiva para ver y gestionar el contenido. También es posible ver las clases desde la app en una tablet o un dispositivo móvil, incluso off-line.
Clases teóricas
Las clases de contenido teórico se explican paso a paso y al detalle para que no te pierdas nada. El contenido ha sido diseñado a un nivel equivalente al universitario.
Ejercicios
Los cursos contienen ejercicios resueltos, ejercicios de tarea, y ejercicios de codificación para practicar la programación en R y Python. Una vez que sean revisados se proporciona feedback del profesor.
Material complementario
Todos los cursos cuentan también con mucho material complementario en forma de resúmenes de contenido y de fórmulas, y en ocasiones también libros de regalo.
TESTIMONIOS
Lo que dicen nuestros estudiantes
Es un curso excelente y muy completo, la profesora explica a la perfección todos los temas y si presentas alguna duda puedes buscar en el apartado de preguntas o repuestas. Súper recomendado.
Mónica R.
Alumna del Curso completo de Estadística
El mejor curso en español para entender en plenitud herramientas como R studio y Python, enfocado 100% en el análisis de datos, lo recomiendo 100%. La forma de explicar de Eli es muy buena y facilitó la compresión de la materia.
José Antonio S.
Alumno del Curso de R y Python
