Curso Gratis y Capacitación, donde aprenderás, los principios de la teoría de la visualización de datos, que te permitirán aplicarlos en una herramienta especializada en la creación de reportes al realizar las actividades de limpieza de datos, elección de las características de elementos visuales, y el manejo software.
Y también aprende y actualiza, tus conocimientos con los más altos estándares del análisis de la información de los negocios.
¿Qué es el Visualizador de Datos?
Con este curso, conocerás, el análisis de datos, modelado de datos, tipos de gráficas, impacto en los negocios, proceso de visualización, limpieza de datos, elección de gráficas, ejes y etiquetas, codificación de variables visuales, memoria de visión, guión gráfico, uso de software de visualización, creación de tablero, identificación de patrones, visualización de datos masivos, capacidades de autoservicio.
¿Qué Hace un Visualizador de Big Data?
Con este curso gratis, vas a entender, que, la visualización de datos es el proceso de utilizar elementos visuales como gráficos o mapas para representar datos. Y de esta manera, se trasladan datos complejos, de alto volumen o numéricos a una representación visual más fácil de procesar.
Como visualizador de big data puedes desarrollar aplicaciones que obtengan, limpien y procesen todo tipo de datos de diferentes fuentes, para después, traducirlo a gráficos que representen el comportamiento de una organización.
¿Qué se Usa para Visualizar Datos?
En este curso de la Fundación Slim totalmente gratis, vas a entender, los ejemplos más específicos de métodos para visualizar datos:
- Gráfico de área.
- Gráfico de barras.
- Diagramas de caja y bigotes.
- Nube de burbujas.
Más Cursos Gratis del Tema de Tecnología
Conocerás, el uso de análisis de datos, etapas del análisis de datos, planteamiento del problema, tipos de variables, recolección de datos, redacción de cuestionarios, técnicas estadísticas, estructura de la tabla de datos, limpieza de datos, interpretación de datos, conclusión de la información, analizando e interpretando datos.
Conocerás, la metodología KDD, metodología CRISP-DM, metodología SEMMA, identificación de patrones, instalación de R y RStudio, tipos de objetos en R, estructuras de control en R, operaciones con matrices, uso de Data Frames, comandos básicos de SQL, extracción de datos, medidas de tendencia central, medidas de dispersión, elaboración de gráficos, técnicas de muestreo, intervalos de confianza, coeficiente de correlación, tipos de algoritmo, algoritmo de clúster, algoritmo de K-medias, algoritmo de árboles de decisión, algoritmo de Bayes ingenuo, Bootstraping, curva ROC, red neuronal e inteligencia artificial.
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