LSE Data Analytics Career Accelerator
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Este repositorio contiene todas las actividades prácticas en Python y R en tres cursos del LSE Data Analytics Career Accelerator.
El Acelerador de Carreras de Análisis de Datos en línea de la Escuela de Economía y Ciencias Políticas de Londres (LSE) tiene como objetivo dotar a los profesionales en activo y a quienes inician su carrera con el conocimiento que necesitan para liderar la toma de decisiones críticas respaldadas por datos en organizaciones de todos los sectores.
Durante 6 meses, desarrollé conocimientos y habilidades fundamentales y experiencia en proyectos aplicados en análisis de datos en bases de datos y herramientas empresariales. Adquirí habilidades de codificación en los lenguajes de programación de datos de alta demanda Python y R, y practiqué su aplicación a proyectos de datos en escenarios comerciales auténticos. También desarrollé y fortalecí aún más mis habilidades de comunicación, incluida la visualización de datos, para garantizar el análisis y la comprensión que respalden decisiones comerciales viables.
El contenido del programa incluye tres cursos y un proyecto de empleador, donde construí un portafolio de evidencia para mostrar habilidades y competencias recién aprendidas, con un fuerte enfoque en convertirme en un profesional reflexivo y equiparme con la mentalidad y las herramientas para resolver problemas y Adquirir eficazmente nuevas capacidades técnicas, empresariales y humanas.
Identificar, obtener y realizar una limpieza básica de datos de diversas fuentes relevantes para respaldar los procesos de análisis requeridos. Realizar análisis exploratorios y descriptivos. Establecer y utilizar bases de datos para respaldar la gestión y el análisis de datos. Comunicar de manera efectiva conocimientos justificados, relevantes y útiles a las partes interesadas críticas del negocio. Identificar oportunidades apropiadas para valor empresarial a través de procesos de análisis de datos Herramientas/lenguajes: Tablueau, Excel, SQL Postgres, Evaluación de bases de datos SQL: en referencia a un conjunto de datos determinado y al escenario empresarial correspondiente, utilice SQL y Excel para identificar conocimientos a través del análisis de datos. Cree un panel con Tableau para comunicar información valiosa junto con métricas comerciales críticas para ayudar a las partes interesadas clave a tomar decisiones basadas en datos.
Utilice Python para recopilar e importar grandes cantidades de datos complejos a través de diversos enfoques, incluidas técnicas de web scraping. Utilice Python para analizar datos para un análisis eficaz. Complete procesos analíticos avanzados para determinar conocimientos empresariales críticos a partir de conjuntos de datos. Prepare visualizaciones integrales y complejas para recopilar conocimientos y estudiar tendencias. y presentar conocimientos para respaldar decisiones comerciales críticas Justificar los enfoques adoptados, la interpretación de los conocimientos y las recomendaciones Herramientas/lenguajes: Python, Git/GitHub/BASH, Evaluación de bases de datos SQL: hacer referencia a un conjunto de datos determinado y al negocio correspondiente En este escenario, utilice Python para realizar un análisis de datos exploratorio para descubrir conocimientos e identificar causas potenciales. A través del análisis y la visualización, determine los factores que contribuyen a las tendencias y los conocimientos, y comunique los hallazgos clave.
Aplicar modelos predictivos para transformar conocimientos en estrategias viables para respaldar los objetivos comerciales. Establecer metodologías y desarrollar una cultura conducente a una práctica comercial efectiva y ética basada en datos. Preparar visualizaciones de datos avanzadas e historias de datos para comunicar narrativas convincentes y guiadas para respaldar de manera efectiva la toma de decisiones comerciales. Resolver problemas comerciales y justificar recomendaciones estratégicas que aprovechan las mejores prácticas y enfoques avanzados de análisis de datos Herramientas/lenguajes: Python, R, Git/GitHub/BASH Evaluación: en referencia a un conjunto de datos determinado y al escenario comercial correspondiente, utilice Python o R para realizar un análisis de datos exploratorio para predecir resultados futuros. Haga recomendaciones comerciales basadas en esas predicciones utilizando visualizaciones para descubrir y comunicar conocimientos clave.
Colaborar con otros estudiantes en un proyecto de empleador del mundo real como culminación de las habilidades adquiridas en los primeros tres cursos. El proyecto está diseñado por una empresa tecnológica líder para reflejar las habilidades prácticas requeridas por la industria. Requiere una síntesis de los métodos y técnicas desarrollados y se basa en una necesidad e interés genuinos del empleador.
