Business Analytics

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Business Analytics

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What you'll learn

Las fases de un proyecto basado en datos, conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial y estrategias para compartir la información.

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Hoy en día los datos son fundamentales en el entorno empresarial para tener una visión global de la situación de una organización y poder tomar mejores decisiones. En este contexto, el Big Data es un sector en auge en múltiples ámbitos que nos abre distintas oportunidades laborales, como el rol de analista de datos (Data Analyst).

Este curso es una introducción al análisis de datos con un enfoque empresarial, centrado en la relevancia de basar la toma de decisiones estratégicas en el conocimiento que nos aportan los datos. A lo largo del mismo descubrirás las fases del ciclo de vida de un proyecto basado en datos, así como la importancia de asegurar la calidad de los mismos en las organizaciones. Además, aprenderás los conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial que todo analista de datos debe conocer. Por último, conocerás algunas estrategias para compartir información sacando el máximo rendimiento a las visualizaciones de datos. Todo ello, con el objetivo de crear impacto en las organizaciones a través de la generación de dashboards más efectivos y el empleo del storytelling a partir de los datos. ¿Nos acompañas?

En este módulo haremos una introducción al fenómeno del Big Data. También descubriremos la importancia de los datos en la sociedad actual y las principales tendencias en el entorno empresarial, centrándonos en la importancia de tomar decisiones basadas en datos.

What's included

7 videos10 readings1 assignment

7 videosTotal 14 minutes

¿Qué vas a ver en este curso?1 minute
¿Por qué es importante el Big Data?3 minutes
Las 3 v's del Big Data2 minutes
¿Cómo surgen los sistemas Big Data?3 minutes
¿Qué debes hacer antes de empezar?1 minute
¿Qué es la Inteligencia Artificial?2 minutes
Retos y aplicaciones2 minutes

10 readingsTotal 43 minutes

Internet de las personas vs Internet de las cosas5 minutes
¿Quieres saber más?2 minutes
Naturaleza de los datos 3 minutes
Tipos de datos 5 minutes
Tratamiento de los datos5 minutes
Procesamiento de los datos10 minutes
Puesta en valor2 minutes
Caso práctico: Netflix3 minutes
Caso práctico: BBVA3 minutes
¿Aún te quedan dudas?5 minutes

1 assignmentTotal 5 minutes

Ponte a prueba5 minutes

A lo largo de este módulo hablaremos del papel, las responsabilidades y las habilidades necesarias para ser un analista de datos. También haremos un pequeño recorrido por la infraestructura, el análisis y las aplicaciones que se usan para capturar y analizar datos.

What's included

6 videos11 readings1 assignment

6 videosTotal 13 minutes

¿Qué perfiles de trabajo existen?2 minutes
¿Qué es un ecosistema de datos?3 minutes
¿Qué son las bases de datos?3 minutes
¿Qué es un Data Lake?2 minutes
¿Qué es la computación distribuida?2 minutes
La importancia del Big Data2 minutes

11 readingsTotal 39 minutes

¿Qué debe saber un Data Analyst?5 minutes
¿Cuáles son sus beneficios?2 minutes
¿Cuáles son las propiedades ACID?5 minutes
¿Qué es el lenguaje SQL?5 minutes
Veamos algún ejemplo5 minutes
¿Cuáles son sus características?5 minutes
Casos de uso 1 minute
Algunas aplicaciones cotidianas2 minutes
¿Cuáles son los problemas que se pueden abordar?2 minutes
Casos de uso2 minutes
¿Aún te quedan dudas?5 minutes

1 assignmentTotal 5 minutes

Ponte a prueba5 minutes

En este módulo conoceremos las fases del ciclo de un proyecto basado en datos, poniendo el foco en aquellas en las que participa de una manera más activa el analista de datos.

What's included

8 videos11 readings1 assignment

8 videosTotal 10 minutes

El ciclo de un proyecto basado en datos2 minutes
¿En qué consiste el problema de negocio?1 minute
¿En qué consiste la definición de métricas de negocio?1 minute
¿En qué consiste el pre-procesamiento de los datos?1 minute
¿En qué consiste la interpretación de resultados?1 minute
¿En qué consiste la puesta en producción?1 minute
¿En qué consiste la puesta en valor?1 minute
¿En qué consiste el seguimiento?1 minute

11 readingsTotal 33 minutes

¿Cómo se define el problema de negocio?5 minutes
¿Por qué usar métricas de negocio?2 minutes
Diferencias entre métricas y KPIs3 minutes
¿Cómo es el seguimiento de las métricas de negocio?1 minute
¿Qué tareas hay que realizar en el pre-procesamiento de los datos? 5 minutes
¿En qué consiste el feature engineering y el modelado? 1 minute
Dos perspectivas, un mismo objetivo 2 minutes
Tarea e hitos de la puesta en producción 2 minutes
Procesos e hitos de la puesta en valor2 minutes
Veamos un ejemplo5 minutes
¿Aún te quedan dudas?5 minutes

1 assignmentTotal 5 minutes

Ponte a prueba 5 minutes

En este módulo nos centraremos en las características que deben cumplir los datos de calidad. Además, conoceremos las principales causas y consecuencias de utilizar datos de baja calidad, poniendo el foco en establecer buenas prácticas para mejorar la calidad de los mismos.

What's included

4 videos5 readings1 assignment

4 videosTotal 8 minutes

¿Por qué es importante la calidad de los datos?1 minute
¿Qué características deben tener los datos de calidad?2 minutes
¿Cuáles son las causas de los datos de baja calidad?3 minutes
¿Cuáles son las prácticas para mejorar la calidad de los datos?2 minutes

5 readingsTotal 17 minutes

¿Cómo se lleva a cabo la gestión de la calidad de los datos?2 minutes
¿Cuáles son los desafíos en materia de calidad de datos?2 minutes
¿Quieres saber más?5 minutes
¿Cuáles son las consecuencias de la mala calidad de los datos?3 minutes
¿Aún te quedan dudas?5 minutes

1 assignmentTotal 5 minutes

Ponte a prueba5 minutes

En este módulo vamos a tratar los conceptos básicos de estadística descriptiva que todo analista de datos debería conocer para desarrollar de forma eficiente su trabajo.

What's included

8 videos19 readings1 assignment

8 videosTotal 9 minutes

¿Por qué es importante la estadística en el análisis de datos?2 minutes
Clasificación de variables 1 minute
¿Cómo son las representaciones gráficas? 1 minute
¿Qué tipos de medidas existen? 1 minute
¿Correlación o causalidad? 1 minute
¿Cómo son las representaciones gráficas? 1 minute
¿Por qué hay datos perdidos? 1 minute
¿Qué son los outliers? 1 minute

19 readingsTotal 76 minutes

Estadística descriptiva vs Estadística inferencial 2 minutes
¿Quieres saber más?2 minutes
Tablas de frecuencias2 minutes
Tablas de contingencia5 minutes
¿Quieres saber más? 5 minutes
Tablas de frecuencia 3 minutes
Medidas de tendencia central 5 minutes
Medidas de posición 3 minutes
Medidas de dispersión 5 minutes
Coeficientes de correlación 3 minutes
¿Qué puede ocurrir? 5 minutes
Relaciones no lineales2 minutes
¿Quieres saber más? 10 minutes
¿Qué mecanismos están detrás de los datos perdidos?2 minutes
¿Qué podemos hacer con los valores faltantes? 5 minutes
¿Qué tipos de outliers existen?1 minute
¿Cómo se identifican los outliers? 1 minute
Veamos un ejemplo 10 minutes
¿Aún te quedan dudas? 5 minutes

1 assignmentTotal 5 minutes

Ponte a prueba 5 minutes

En este módulo nos centraremos en la distribución Normal, sus propiedades y principales usos. Conoceremos también los conceptos de población y muestra, estimación de parámetros (puntual y por intervalo). Además, daremos una definición de lo que es un contraste de hipótesis y descubriremos otros conceptos de estadística inferencial que seguro te serán de gran utilidad.

What's included

5 videos10 readings1 assignment

5 videosTotal 6 minutes

¿Qué son la población y la muestra? 1 minute
¿Qué es la distribución normal?1 minute
¿Por qué es importante la distribución normal? 1 minute
¿Qué es la estimación de parámetros?1 minute
¿Qué es un contraste de hipótesis? 1 minute

10 readingsTotal 45 minutes

Técnicas de muestreo 10 minutes
La muestra en la era del Big Data2 minutes
Veamos un ejemplo2 minutes
¿Qué pasa cuando la hipótesis de normalidad no se cumple?3 minutes
Métodos de estimación3 minutes
¿Cómo interpretar un contraste de hipótesis? 5 minutes
¿Cómo calcular el tamaño muestral?5 minutes
P-valor ese gran desconocido 5 minutes
Contrastes más populares5 minutes
¿Aún te quedan dudas? 5 minutes

1 assignmentTotal 5 minutes

Ponte a prueba 5 minutes

En este módulo vamos a conocer la importancia de saber transmitir la información obtenida de los datos de una forma clara y concisa para atraer el interés de nuestros interlocutores.

What's included

5 videos16 readings1 assignment

5 videosTotal 8 minutes

¿Por qué son importantes las visualizaciones?2 minutes
¿Cómo crear impacto y evitar los pitfalls? 2 minutes
¿Por qué son importantes los dashboards?2 minutes
Cada persona tiene una historia 2 minutes
¿Cómo crear una historia a partir de los datos? 1 minute

16 readingsTotal 78 minutes

Algunas limitaciones 2 minutes
Una imagen vale más que mil palabras1 minute
La mejor forma de visualizar los datos I 5 minutes
La mejor forma de visualizar los datos II5 minutes
¿Cómo sacar el máximo rendimiento a una visualización?5 minutes
¿Qué pasa si no te gusta lo que quieren decir los datos?10 minutes
Sesgos en las visualizaciones de datos 6 minutes
Funciones y características de los dahboards 5 minutes
Tipos de dashboards 2 minutes
¿Cómo crear un dashboard efectivo? 3 minutes
Algunas herramientas para la creación de dashboards10 minutes
Beneficios y precauciones de los dashboards 4 minutes
¿En qué contextos se utilizan las data stories? 2 minutes
Algunas recomendaciones 3 minutes
Caso práctico: Netflix 10 minutes
¿Aún te quedan dudas? 5 minutes

1 assignmentTotal 5 minutes

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3 stars
4.62%
2 stars
2.10%
1 star
2.52%

Showing 3 of 238

5.0

Reviewed on Feb 9, 2026

Es una introducción completa al mundo del análisis de datos, profundiza en la importancia de los aspectos estadisticos.

5.0

Reviewed on Apr 9, 2026

Excelente curso, aunque me hubiera gustado que tuviera ejercicios prácticos

4.0

Reviewed on Jun 26, 2025

Hubiese sido muy interesante tener acceso y practicar en una de las herramientas de visualización.

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