Curso de analista de datos en inglés: reseña

Nuestro análisis

Es un curso en inglés que intenta cubrir el kit completo de un analista de datos: Python, SQL, Power BI, estadística y una introducción a machine learning. Lo recomendaríamos a quien quiere ver todas las piezas del oficio en un solo programa y decidir después dónde profundizar, porque el temario publicado incluye proyectos con datos de sectores distintos y preparación para entrevistas.

Para quién es

• Principiantes que quieren un panorama completo del rol de analista antes de especializarse.
• Personas en cambio de carrera que buscan un solo curso con proyectos para su portafolio.
• Profesionales con algo de Excel que quieren sumar Python, SQL y Power BI a la vez.

Qué cubre

• Limpieza, análisis y visualización de datos desde cero, incluyendo valores faltantes y atípicos.
• Consultas SQL y manipulación de datos con Python.
• Dashboards interactivos y reportes de negocio en Power BI.
• Conceptos estadísticos y técnicas de pronóstico.
• Una introducción a modelos predictivos para analistas.
• Proyectos con datos de finanzas, salud, marketing y comercio electrónico, más orientación para hoja de vida y entrevistas.

Qué tener en cuenta

• El curso se dicta en inglés.
• Abarca muchas herramientas en un solo programa; es razonable esperar que cada una se vea a nivel introductorio. Probablemente necesitarás un curso dedicado para SQL o Power BI más adelante.
• La descripción promete dejarte listo para un empleo; tómalo con prudencia. La empleabilidad depende sobre todo de tus proyectos y de la práctica sostenida.
• Power BI Desktop solo corre en Windows, algo a considerar si usas Mac o Linux.

Cómo encaja en una ruta

Puedes tomarlo como columna vertebral de la "Ruta para ser analista de datos" y reforzar cada bloque con nuestras guías: "Cómo aprender SQL desde cero" para consultas más complejas, "Cómo aprender Power BI desde cero" para modelado y DAX, y "Cómo aprender Python desde cero" si la parte de programación se te hace pesada. Si nunca has trabajado con datos, empezar por "Cómo aprender Excel para el trabajo" hace que la curva sea más amable. Al terminar, lo recomendable es construir dos o tres proyectos propios con datos de tu sector.

Análisis de TintoDev basado en el temario, el enfoque y el nivel del curso. Revisa la vista previa gratuita en Udemy antes de comprar.