Programa de Data Analyst

Conviértete en Data Analyst: Curso Completo en Data Analytics, preparado para obtener la Certificación en Power BI

El programa en Data Analytics más completo donde aprenderás

a dominar las herramientas y los lenguajes que usan los analistas de datos: Tableau, Power BI, Qlik, SQL… y el único que te prepara para certificarte en PowerBI.

Tableu
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Power BI
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Qlik
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SQL
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Python
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GIT
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SQL
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Python
Power BI

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100% online

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Aprende de profesores en activo

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¿Por qué hacer el curso de Data Analytics?

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Comienza a estudiar la carrera en análisis de datos con la
que podrás ganar 30.000€ como junior

Comienza a estudiar la profesión con la que podrás ganar 35.000€ como junior

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que podrás ganar 30.000€ como junior

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Alta remuneración

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Uno de las profesiones mejor pagadas. El salario medio de un data junior es de 20.000€ anuales, con un potencial de crecimiento salarial significativo a medida que se adquieren más experiencia y habilidades.

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Flexibilidad total

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Compagina tu vida con tu trabajo. Convertirse en un Analista de Datos te ofrece la posibilidad de trabajar de manera remota o desde casa.

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Carrera con grandes oportunidades

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Estás ante una carrera en continuo crecimiento . Como Data Analyst en un mundo en continua evolución tecnológica, tu papel puede ser crucial. La analítica de datos es clave para las empresas en su toma de decisiones estratégicas.

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El único programa que te prepara
para sacarte la certificación de Power BI.

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El único programa que te preparar
para sacarte la certificiación de Power BI

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para sacarte la certificación de Power BI.

Descarga el dossier y descubre cómo te ayudaremos a obtener la certificación de Power BI y a dominar las habilidades clave en data analytics para impulsar tu carrera."

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El único programa que te prepara para sacarte la certificación de Power BI.
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El curso de Data Analytics que marca la diferencia en tu formación. Conviértete en el perfil que todas las empresas están buscando

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Comparte en LinkedIn las certificaciones de Data Analytics y Power BI, como lo hacen nuestros más de 120,000 alumnos, para que las empresas encuentren tu perfil más fácilmente.

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Preparate para la certificación en Power BI
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Plan de estudios

Plan de estudios

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Con la carrera en análisis de datos, aprenderás a convertir datos en información valiosa para que el negocio tome las mejores decisiones.

Con la carrera en análisis de datos, aprenderás a convertir datos en información valiosa para que el negocio tome las mejores decisiones.

PREWORK

El prework del programa más completo del mercado

Pre-Work

Esta sección da la bienvenida a los estudiantes, explicando la estructura del curso, los objetivos y las expectativas a lo largo del programa. Proporciona una visión general de lo que se espera y cómo aprovechar al máximo el curso.


  • Introducción al curso

  • Objetivos y expectativas

¿Qué vamos a aprender en Data Analytics?

Esta sección proporciona una visión general de los temas que se cubrirán en el curso de Data Analytics, destacando la importancia del análisis de datos en la toma de decisiones empresariales y científicas.
el curso.


  • Visión general del curso de Data Analytics

  • Objetivos de aprendizaje

  • Importancia del análisis de datos

Conceptos Data (Datos, Información y Conocimiento)

Este módulo introduce los conceptos fundamentales de datos, información y conocimiento, explicando cómo se transforman los datos en información útil y conocimiento aplicable.


  • Definición y diferencias entre datos, información y conocimiento

  • Ciclo de vida de los datos

  • Importancia de la calidad de los datos

Tipos de analítica

En este módulo, los estudiantes aprenderán sobre los diferentes tipos de análisis de datos y sus aplicaciones, proporcionando una comprensión integral de cómo se puede utilizar la analítica para resolver problemas empresariales.


  • Analítica descriptiva

  • Analítica diagnóstica

  • Analítica predictiva

  • Analítica prescriptiva

Roles

Este módulo explora los diversos roles dentro del campo del análisis de datos, desde analistas hasta científicos de datos, y las habilidades y responsabilidades asociadas con cada uno.


  • Diferentes roles en el campo del análisis de datosAnalítica diagnóstica

  • Responsabilidades y habilidades requeridas para cada rol

  • Trayectorias profesionales en data analytics

Gobierno del dato

Este módulo destaca la importancia del gobierno de datos, explicando cómo las políticas y prácticas adecuadas pueden mejorar la calidad, seguridad y utilización de los datos en una organización.


  • Importancia del gobierno de datos

  • Políticas y prácticas de gobierno de datos

  • Impacto del gobierno de datos en la calidad y seguridad de los datos

Conceptos de programación

Este módulo cubre los conceptos básicos de la programación, proporcionando una base sólida para aprender lenguajes de programación específicos como Python.


  • Introducción a la programación

  • Fundamentos de algoritmos y estructuras de datos

  • Conceptos básicos de lógica de programación

Introducción a Python

Este módulo introduce a los estudiantes en Python, un lenguaje de programación popular y versátil en el campo del análisis de datos. Los estudiantes aprenderán la sintaxis básica y cómo utilizar Python para manejar y analizar datos.


  • Fundamentos de Python

  • Sintaxis básica y estructuras de control

  • Manejo de datos con Python

Parte troncal

Esto es lo que aprenderás en la parte troncal del programa, y lo que te convertirá en un Data Analyst:

Conceptos del Data Analytics

Módulo 0

Este módulo proporciona una base sólida en los conceptos fundamentales del análisis de datos. Los estudiantes aprenderán sobre los diferentes tipos y fuentes de datos, el ciclo de vida del análisis de datos, y la estadística aplicada. Además, se presentarán las herramientas y tecnologías más utilizadas en la industria.


  • Introducción al análisis de datos

  • Tipos de datos y fuentes de datos

  • Ciclo de vida del análisis de datos

  • Estadística aplicada a Data Analytics

  • Herramientas y tecnologías comunes

Excel (Interfaz 2020)

Módulo 1

Este módulo enseña los fundamentos de Excel, una herramienta esencial para cualquier analista de datos. Los estudiantes aprenderán a utilizar fórmulas y funciones básicas, crear tablas dinámicas, y analizar datos mediante gráficos y filtros avanzados.


  • Fundamentos de Excel

  • Fórmulas y funciones básicas

  • Tablas dinámicas

  • Análisis de datos con gráficos

  • Uso de filtros y segmentación de datos

Dashboards Excel

Módulo 2

En este módulo, los estudiantes aprenderán a diseñar y estructurar Dashboards efectivos en Excel. Se cubrirán técnicas avanzadas de visualización de datos, la definición y seguimiento de KPI's y métricas, y cómo agregar interactividad a los Dashboards para una mejor toma de decisiones.


  • Introducción a los Dashboards

  • Diseño y estructuración de Dashboards

  • Utilización de gráficos avanzados

  • KPI's y métricas

  • Interactividad en Dashboards

SQL

Módulo 3

Este módulo se centra en los fundamentos de las bases de datos y SQL, el lenguaje estándar para la gestión de bases de datos relacionales. Los estudiantes aprenderán a realizar consultas básicas, filtrar y ordenar datos, y trabajar con relaciones entre tablas mediante joins y subconsultas.


  • Fundamentos de bases de datos

  • Introducción a SQL

  • Consultas básicas (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)

  • Filtrado y ordenación de datos

  • Joins y relaciones entre tablas

  • Subconsultas y funciones agregadas

Python for Data & Analytics

Módulo 4

En este módulo, los estudiantes serán introducidos a Python y Jupyter Notebooks, herramientas esenciales para el análisis de datos. Aprenderán a utilizar librerías como Pandas y NumPy para manipular datos, y Matplotlib y Seaborn para visualizar datos. Además, realizarán análisis exploratorios de datos para obtener insights significativos.


  • Introducción a Python

  • Introducción a Jupyter Notebooks

  • Librerías esenciales para análisis de datos (Pandas, NumPy)

  • Conexión a diversas fuentes de datos

  • Limpieza y manipulación de datos

  • Visualización de datos con Matplotlib, Plotlib Express, Seaborn

  • Análisis exploratorio de datos (EDA)

Power BI

Módulo 5

Este módulo enseña a los estudiantes cómo utilizar Power BI, una herramienta poderosa para la visualización de datos y la creación de Dashboards interactivos. Los estudiantes aprenderán a conectar Power BI a diversas fuentes de datos, modelar datos, y diseñar visualizaciones y Dashboards efectivos. También se cubrirá cómo compartir y publicar informes.


  • Introducción a Power BI

  • Conexión a diversas fuentes de datos

  • Modelado de datos

  • Creación de visualizaciones interactivas

  • Creación de visualizaciones interactivas

  • Diseño de Dashboards en Power BI

  • Compartir y publicar informes

Data Strategy

Módulo 6

Este módulo cubre la creación y gestión de una estrategia de datos en una organización. Los estudiantes aprenderán a desarrollar estrategias efectivas para la gestión y el uso de datos, implementando gobernanza y asegurando la calidad y privacidad de los datos.


  • Importancia de la estrategia de datos en las organizaciones

  • Desarrollo de una estrategia de datos efectiva

  • Implementación de gobernanza de datos

  • Gestión de calidad de datos

  • Ética y privacidad de datos

Data Science & AI Basics

Módulo 7

Este módulo introduce los conceptos fundamentales de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Los estudiantes aprenderán sobre algoritmos y modelos básicos de machine learning y cómo aplicar técnicas de AI en situaciones empresariales reales.


  • Introducción a la ciencia de datos

  • Fundamentos de inteligencia artificial

  • Algoritmos y modelos básicos de machine learning

  • Herramientas y tecnologías de data science y AI

R (Opcional)

Módulo 8

Este módulo introduce a los estudiantes al lenguaje de programación R, una herramienta poderosa para el análisis de datos. Se cubrirán los conceptos básicos de R, incluyendo la manipulación de datos, el análisis estadístico y el uso de RStudio como entorno de desarrollo.


  • Introducción a R y RStudio

  • Fundamentos de programación en R

  • Manejo de datos con R

  • Análisis estadístico con R

  • Manipulación y transformación de datos

R (Opcional)

Módulo 9

Este módulo se centra en la creación de visualizaciones de datos con R, utilizando bibliotecas y herramientas interactivas. Los estudiantes aprenderán a crear gráficos informativos y atractivos para comunicar sus análisis de manera efectiva.


  • Introducción a la visualización de datos en R

  • Creación de gráficos básicos

  • Visualizaciones avanzadas y personalización de gráficos


Aprende a tu ritmo y da un salto en tu carrera

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Domina las herramientas que
usan los Analistas de datos.

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El único programa que te prepara
para sacarte la certificiación de Power BI

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usan los Analistas de datos.

Descarga el dossier y descubre todas las
herramientas que vas a aprender a utilizar

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GIT
Tableu
SQL
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Python
Power BI

¿Quieres asegurarte unas buenas prácticas y un buen trabajo?

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No te conformes con trabajar en cualquier sitio. Tenemos acuerdos con las mejores empresas.

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Nosotros queremos que aspires a los mejores puestos y a las mejores empresas. Queremos que formes parte de las empresas tech más grandes.

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Ven a visitarnos en nuestro campus de Madrid o aplica directamente al proceso de admisión.

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¿Tienes dudas?

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¿Por qué estudiar Data  Analytics?

¡Estamos en la era del dato! Día a día generamos MILLONES de datos, ya sea comprando online, accediendo a tu historia clínica por internet, usando GoogleMaps…


Y las empresas andan en busca y captura de esos datos, pues son valiosísimos para tomar las mejores decisiones, diseñar las mejores estrategias…


Pero claro, no basta con tener una base de datos completa… También es necesario tener a alguien capaz de interpretar estos datos. ¡Y ahí es donde el Data Analyst entra en acción!


Pues es quien recopila, limpia e interpreta esos millones de datos, indescifrables para la mayoría.

Sí, es la era del dato, pero las personas capaces de descifrar toda esa información escasea… Si estudias para ser un Data Analyst te comerás el mundo y las empresas se pelearán por ti.

¿Qué es y qué hace un data analyst?

Un analista de datos (data analyst) es un profesional que se encarga de recolectar, procesar y realizar análisis estadísticos de datos. Su objetivo es convertir datos en información útil, para que ayude a las organizaciones a tomar las mejores decisiones.

¿Qué habilidades necesita un analista de datos?

Un analista de datos necesita tener una combinación de habilidades tanto sean técnicas, analíticas como de comunicación.


  • Habilidades Técnicas: Lenguajes de Programación (SQL, Python, R,Tableu, Power BI, Excel), manejo de bases de datos (MySQL, PostgreSQL, SQL Server), análisis Estadístico


  • Habilidades Analíticas: Análisis de Datos, resolución de problemas, pensamiento crítico.


  • Habilidades de comunicación: Comunicación escrita y verba, colaboración y trabajo en equipo.

Un analista de datos necesita tener una combinación de habilidades tanto sean técnicas, analíticas como de comunicación.


  • Habilidades Técnicas: Lenguajes de Programación (SQL, Python, R,Tableu, Power BI, Excel), manejo de bases de datos (MySQL, PostgreSQL, SQL Server), análisis Estadístico


  • Habilidades Analíticas: Análisis de Datos, resolución de problemas, pensamiento crítico.


  • Habilidades de comunicación: Comunicación escrita y verba, colaboración y trabajo en equipo.

Un analista de datos necesita tener una combinación de habilidades tanto sean técnicas, analíticas como de comunicación.


  • Habilidades Técnicas: Lenguajes de Programación (SQL, Python, R,Tableu, Power BI, Excel), manejo de bases de datos (MySQL, PostgreSQL, SQL Server), análisis Estadístico


  • Habilidades Analíticas: Análisis de Datos, resolución de problemas, pensamiento crítico.


  • Habilidades de comunicación: Comunicación escrita y verba, colaboración y trabajo en equipo.

Un analista de datos necesita tener una combinación de habilidades tanto sean técnicas, analíticas como de comunicación.


  • Habilidades Técnicas: Lenguajes de Programación (SQL, Python, R,Tableu, Power BI, Excel), manejo de bases de datos (MySQL, PostgreSQL, SQL Server), análisis Estadístico


  • Habilidades Analíticas: Análisis de Datos, resolución de problemas, pensamiento crítico.


  • Habilidades de comunicación: Comunicación escrita y verba, colaboración y trabajo en equipo.

¿Cuáles son las herramientas más utilizadas en Data Analytics?

En el campo del análisis de datos, se utilizan diversas herramientas para la recolección, limpieza, análisis, visualización y presentación de datos. Aquí les dejamos el listado de las más utilizadas: 


  • Herramientas de programación y análisis: Python, R


  • Herramientas de bases de datos: SQL


  • Herramientas de visualización de Datos: Tablet, Qlik, Power Bi, Matplotlib y Seaborn.


  • Herramientas de Hoja de Cálculo: Excel.


  • Herramientas de Big Data: Apache Hadoop, Apache Spark.

¿En qué se diferencia un Data Analyst, de un Scientist y de un Engineer?

Un Data Analyst no es el único profesional que trabaja con los datos… Existen también el Data Scientist y el Data Engineer, aunque no cumplen exactamente las mismas funciones.


El Data Engineer es la persona encargada de desarrollar programas y gestionar bases de datos para que estos sean legibles… Es como si tradujera toda una información indescifrable para que el resto de mortales la comprendamos. Afronta un gran volumen de información.


Por su lado, el Data Scientist extrae el conocimiento a partir de estos datos a través de fórmulas matemáticas y estadísticas para proyectarse al futuro.

Y, con toda esta información, el Data Analyst estudia y busca respuestas que puedan ser útiles para el negocio.

¿Qué cobra un analista de datos?

Como en todas las profesiones, el salario de un Data Analyst dependerá de su experiencia. Pero, por lo general, un perfil junior podría cobrar 25.000€ anuales que podrían llegar a ser 40.000€ al convertirse en un perfil senior. Si nos vamos a otros países podemos encontrar cifras como unos 56.000€ en Reino Unido o 46.000€ en Francia.

¿Qué salidas profesionales tiene un Data Analyst?

Un analista de datos (Data Analyst) tiene una enorme cantidad de salidas profesionales debido a la creciente demanda de habilidades analíticas en múltiples sectores. Les dejamos una una lista de profesiones que podrías tener si haces el curso de analista de datos. 


  • Analista de Datos (Data Analyst)

  • Científico de Datos (Data Scientist)

  • Ingeniero de Datos (Data Engineer)

  • Analista de Business Intelligence (BI Analyst)

  • Analista de Marketing (Marketing Analyst)

  • Analista Financiero (Financial Analyst)

  • Analista de Operaciones (Operations Analyst)

  • Analista de Riesgos (Risk Analyst)

  • Product Analyst (Analista de Producto)

  • Especialista en Visualización de Datos (Data Visualization Specialist)

  • Data Architect (Arquitecto de Datos)

¿Cuál es la demanda laboral de un analista de datos?

La demanda de analistas de datos ha experimentado un notable crecimiento en los últimos años y seguirá en aumento, reflejando la creciente importancia de los datos en la toma de decisiones empresariales. Esta creciente dinámica laboral hacer que también los sueldos aumenten. Una data analyst con experiencias puede llegar a ganas más de 60.000 euros al año. 

¿Qué requisitos debo cumplir para ser un finisher?

Para asegurarnos de que has comprendido y profundizado en los conceptos que explicamos en las clases y en los webinars, al final cada uno de los bloques tendrás que realizar un test. Este te servirá como una herramienta formativa para interiorizar los conceptos que hayas aprendido.

Para obtener la certificación es imprescindible que completes y apruebes el 100% de los tests. Pero no te preocupes si no superas los tests a la primera, tendrás las oportunidades que necesites para volver a intentarlo hasta que los apruebes.

¿Puedo estudiar Data  & Analytics sin tener experiencia previa?

Por supuesto, nuestro programa está diseñado para que todas esas personas que tengan ganas de aprender una de las profesiones más demandadas hoy en día, puedan adquirir los conocimientos necesarios. Si ya sé de data… ¿Este programa es para mi? ¡Y tanto! Este mundillo avanza a la velocidad de la pólvora y, o te formas constantemente, o en menos de lo que piensas puedes quedarte obsoleto. Nosotros contamos con auténticos profesionales en activo que actualizan los contenidos del programa mes a mes con las últimas tendencias del mercado y, sobre todo, lo que demandan las empresas hoy en día. Creemos que si eres un perfil medio/avanzado puedes aprender más de lo que piensas de este programa.

Al finalizarlo, ¿recibiré un título?

Recibirás una certificado de Data & Analytics por thePower Education.

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