Curso de procesos de transformación e Integración de datos en Data Science. Visualización básica

¿Por qué estudiar este curso?

Eficiencia en la gestión de datos: ETL permite la automatización de procesos de integración de datos, lo que ahorra tiempo y reduce errores humanos en la preparación de los datos para su análisis.
Mejora la calidad de los datos: Durante el proceso de transformación, los datos pueden ser limpiados y depurados, lo que mejora la calidad y precisión de los datos que serán utilizados para el análisis.
Integración de datos: ETL permite la integración de datos de diferentes fuentes, lo que permite a las empresas obtener una vista completa de su negocio y tomar decisiones más informadas.
Análisis de datos en tiempo real: ETL permite a las empresas obtener datos en tiempo real y procesarlos para su análisis, lo que permite una toma de decisiones más rápida y basada en datos.
Para conocedores de Python y SQL. Personas interesadas en aprender a diseñar y ejecutar un proceso de extracción, transformación y carga de datos

Metodología

Actividades prácticas desde el minuto 1
Por cada Unidad habrá un examen tipo test y al final del curso deberá resolverse un caso real

Objetivos del curso

Extraer información
Realizar transformaciones con datos
Implementación de cargas de datos
Visualización de datos con python
Ejecución de un modelo completo de ETL

Competencias profesionales del curso

Hay varias salidas profesionales para alguien que tenga habilidades en ETL: Desarrollador de ETL: Un desarrollador de ETL es responsable de diseñar, desarrollar y mantener sistemas ETL. Analista de datos: Un analista de datos es responsable de analizar grandes conjuntos de datos y proporcionar información valiosa para la empresa. Arquitecto de datos: Un arquitecto de datos es responsable de diseñar la estructura de los datos de una empresa y de definir cómo los datos se almacenan, se integran y se utilizan. Un consultor de negocios ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en datos. Especialista en calidad de datos: Un especialista en calidad de datos es responsable de garantizar que los datos sean precisos, completos y consistentes.

Plan de estudios

A la hora de analizar los datos, lo normal es que provengan de diversas fuentes y tengan diferentes formatos, por lo que pierden utilidad. De ahí la importancia de aplicar un tratamiento previo a la integración de los datos (o ETL, extraction, treatment and loading), para lo que aprenderás la suite Talend Open Studio. Además, te enseñamos a visualizar datos con Python, proceso por el cual podrás responder preguntas y, en definitiva, tomar decisiones.

El almacén de datos. Datawarehouse y sus herramientas; procesos de extracción, transformación y carga ETL

Este curso se enfoca en el almacenamiento de datos utilizando un Datawarehouse y en el proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL). Se cubre la evolución del proceso ETL, desde la extracción, transformación y carga, hasta el proceso ELT, que implica la extracción, carga y transformación de datos. Además, se aborda la creación de procesos ETL para el manejo efectivo de grandes cantidades de datos en un Datawarehouse.

Visualización efectiva de información

En este curso se aborda la visualización de datos y se exploran los principios teóricos de la visualización. Se examina el proceso de visualización y se profundiza en el contexto de visualización, el uso del color, los principios de la Gesalt y las relaciones de datos y atributos. Además, se presentan casos reales de visualización mediante gráficos, se describen las librerías de visualización de datos y se enseña cómo generar gráficos en Python utilizando Matplotlib y Seaborn. Finalmente, se ofrecen ejemplos concretos de visualización de datos.

*El programa académico puede estar sujeto a cambios en función de la diferente variedad en la demanda de skills dominantes del mercado. Nuestro objetivo es tu empleabilidad.