Identifica el tipo de análisis más adecuado para los objetivos de tu investigación. Aplica tus conocimientos de estadística a diferentes tipos de datos, como geográficos, de texto o numéricos. Para llevar a cabo estas tareas, podrás utilizar la herramienta que te resulte más cómoda, como hojas de cálculo, lenguajes de programación o herramientas de acceso libre en línea. Además, te enseñaremos a realizar análisis pertinentes que generen un impacto significativo. Prepárate para llevar tus habilidades de análisis de datos al siguiente nivel.
¿Qué vas a aprender en este curso?
- Identifica el tipo de análisis más adecuado para los objetivos de tu investigación.
- Aplica estadística a diferentes tipos de datos.
- Realiza análisis que generen un impacto significativo.
🤓📊 Contenidos
La calidad de los datos que utilizas es fundamental para obtener resultados precisos y confiables en cualquier análisis. ¿Sabes cómo limpiar y organizar tus datos de manera eficiente? Este módulo te guiará a través de los principios básicos, intermedios y avanzados a detectar y corregir errores comunes, optimizar tus flujos de trabajo y preparar tus datos para análisis más profundos.
Nivel: Principiante
Una vez que tus datos están limpios y organizados, el siguiente paso en tu tubería de datos es el análisis. ¿Sabes cómo estructurar este proceso para sacar el máximo provecho de tus datos? Este recurso te enseñará a integrar análisis básicos dentro de tu pipeline y establecer un flujo de trabajo eficiente para proyectos basados en datos.
Ahora que conoces cómo organizar tu pipeline de análisis, es momento de aprender las bases del análisis estadístico con el siguiente recurso.
¿Qué es un análisis básico y por qué es esencial en cualquier proyecto? En este recurso, te explicaremos cómo realizar análisis simples, fundamentales para entender tus datos y descubrir tendencias.
Con estos fundamentos claros, avanza al siguiente recurso y descubre cómo Excel puede facilitarte el análisis de datos con sus herramientas estadísticas integradas.
3. Cómo hacer estadística básica con Excel
Excel es una herramienta poderosa para realizar análisis estadísticos básicos. En este recurso, aprenderás a utilizar las funciones estadísticas de Excel (promedio, media, mediana y moda) para analizar tus datos de manera rápida y eficiente.
Con una comprensión sólida del análisis básico, estás listo para avanzar al siguiente nivel y profundizar en herramientas más avanzadas.
Nivel: Intermedio
1. Tutorial: cuándo y cómo usar tablas dinámicas
Las tablas dinámicas son una herramienta fundamental para resumir y analizar grandes conjuntos de datos. En este recurso, aprenderás cuándo y cómo usar tablas dinámicas para organizar y analizar datos de manera efectiva.
¿Quieres llevar tus habilidades al siguiente nivel? Sigue explorando el siguiente recurso sobre proporciones y absolutos, donde aprenderás a mejorar la precisión de tus análisis.
2. Estadística conveniente: Absolutos vs Proporciones
¿Sabes cuándo es más conveniente utilizar valores absolutos y cuándo deberías recurrir a proporciones en tus análisis? En este recurso, exploraremos la diferencia entre estos enfoques estadísticos y cómo usarlos para sacar conclusiones precisas de tus datos.
Una vez hayas entendido la diferencia entre absolutos y proporciones, domina DocumentCloud para descubrir patrones en cientos de documentos con el siguiente recurso.
3. Cómo descubrir patrones en cientos de documentos con DocumentCloud
Trabajar con grandes volúmenes de texto puede parecer abrumador, pero herramientas como DocumentCloud facilitan este proceso. En este recurso, aprenderás a usar DocumentCloud para analizar y descubrir patrones en cientos de documentos, simplificando tus procesos de análisis de datos.
Una vez que domines el uso de DocumentCloud para analizar patrones en documentos, descubre la importancia de la correlación en el análisis de datos con el siguiente recurso.
4. Un mito genial: la correlación
¿Sabías que la correlación no siempre significa causalidad? En este recurso, desmitificaremos el concepto de correlación y te enseñaremos a interpretar correctamente las relaciones entre variables en tus datos.
¿Te interesa aprender más sobre la mediana en el análisis de datos? Descubre cuán importante es en el análisis de datos con el siguiente recurso.
¿Por qué la mediana es tan importante en el análisis de datos? En este recurso, descubrirás por qué, en muchos casos, la mediana puede usarse como complemento de la media (o promedio) a la hora de hacer estadística descriptiva y cuándo deberías usarla para tus análisis de datos.
6. Estadística y la relatividad del tiempo
Cuando se utiliza cifras para apoyar puntos de vista, se vuelve importante considerar el lapso de tiempo en el que se contemplan. Checa cómo la estadística puede ofrecerte una nueva perspectiva sobre el tiempo y cómo utilizar este enfoque en tus análisis de datos.
Ahora que entiendes la relación entre la estadística y la relatividad del tiempo, checa el siguiente recurso para llevar tus análisis al siguiente nivel con una exploración más profunda sobre los métodos de investigación.
Existen métodos, a través de herramientas estadísticas complejas, que impiden que algo suceda dando mayor validez general a los resultados. Descúbrelos explorando el siguiente recurso, aplicándolos de manera práctica y ejemplificada con las elecciones en Estados Unidos.
Continúa tu camino hacia un análisis más preciso y estructurado, y no te pierdas lo que viene sobre encuestas y muestreo, herramientas clave para recopilar datos de calidad.
8. Hablemos un poco de encuestas y muestreo
Las encuestas son una de las formas más comunes de recopilar datos, pero ¿cómo saber si los datos que obtienes son realmente representativos? Este recurso te guiará a través de elementos básicos de construcción de encuestas y muestreo. Aprenderás las mejores prácticas para trabajar ambos conceptos de manera efectiva.
Asegúrate de que tus encuestas estén bien diseñadas y sigue avanzando para descubrir los tres tipos de análisis de datos que te ayudarán a medir el impacto de tu comunicación.
9. 3 tipos de análisis para medir tu comunicación
¿Cuánto impacto tiene tu comunicación en tu audiencia? Este recurso te presentará tres tipos de análisis clave que te ayudarán a medir la efectividad de tu comunicación y así aplicarlos a tus datos mejorando tus estrategias de comunicación con base en evidencia.
Finaliza este recorrido intermedio, sigue profundizando con el siguiente recurso en el análisis avanzado con nuestros recursos sobre minería de texto y Machine Learning.
Nivel: Avanzado
1. Puedes usar minería de texto y «Machine Learning» sin programación
Puedes usar minería de texto y «Machine Learning» sin programación La minería de texto y el aprendizaje automático (Machine Learning) no siempre requieren habilidades de programación. En este recurso, te mostraremos cómo puedes aplicar técnicas avanzadas de minería de datos con MonkeyLearn sin necesidad de programar.
Continúa avanzando y descubre con el siguiente recurso cómo puedes llevar tu análisis al siguiente nivel utilizando R para analizar texto de manera efectiva.
2. ¿Cómo hacer un análisis de texto con R?
Si quieres llevar tus habilidades de análisis al siguiente nivel, aprender a usar R es una excelente opción. Este recurso te enseñará cómo realizar un análisis de texto utilizando R, desde la definición de tus objetivos hasta el análisis de resultados para obtener respuestas.
Sigue profundizando el siguiente recurso para que pueda analizar datos geoespaciales y aprende a combinar tus análisis con mapas interactivos utilizando CartoDB.
¿Sabías que puedes combinar análisis de datos con mapas interactivos? CartoDB es una herramienta que te permite visualizar datos geoespaciales de manera interactiva. Este recurso te mostrará los conceptos básicos de CartoDB y cómo puedes integrarlo en tus análisis de datos.
A continuación, explora el siguiente recurso para que puedas combinar bases de datos automáticamente en Tableau Public y optimizar tus análisis de manera dinámica.
4. Combinando bases de datos con Tableau Public de manera automática
¿Sabías que puedes combinar varias bases de datos de manera automática utilizando Tableau Public? Tableau es una poderosa herramienta de visualización que permite integrar datos de múltiples fuentes y representarlos de manera dinámica. En este recurso, te mostraremos cómo combinar bases de datos para crear visualizaciones interactivas y sacar el máximo provecho de tus datos.
Sigue y descubre en el siguiente recurso cómo utilizar Pandas y Jupyter Notebook en Python para realizar análisis avanzados de manera eficiente.
5. Introducción a Pandas y Jupyter Notebook de Python
Si estás interesado en el análisis de datos avanzado, Python es una herramienta esencial. En este recurso, Sebastián Oliva, fellow de Escuela de Datos 2017, te guiará en la utilización de Panda y Jupyter Notebook para realizar análisis de datos de manera eficiente y flexible.
¡Ya casi terminamos el módulo! Finalízalo con nuestro recurso sobre geodatos en Python y lleva tus habilidades de análisis geoespacial a otro nivel.
6. Tutorial: Geodatos con Python
El análisis de datos geoespaciales se ha convertido en una parte esencial de muchos proyectos. Acompaña a Sebastián Oliva, fellow de Escuela de Datos 2017, para aprender un poco más sobre el uso de grandes conjuntos de datos geoespaciales en la creación de mapas interactivos utilizando bibliotecas clave de Python.
Finalizado este módulo, habrás adquirido una sólida comprensión de cómo analizar y visualizar datos utilizando diversas herramientas como Excel, Python, R, y Tableau. Desde técnicas básicas hasta análisis avanzados, estarás preparado para descubrir patrones, realizar análisis estadísticos, y aplicar el Machine Learning en tus proyectos de manera eficiente.