El curso Minería de Datos está diseñado para enseñar técnicas y herramientas para la minería de datos, desde la adquisición hasta la visualización y análisis de resultados.
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Este curso permite prepararse para la certificación de Scrum Master, aplicando el pensamiento crítico y analítico y utilizando los principios y la documentación apropiada que haga posible una administración de proyecto ágil con Scrum.
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Domina SQL Server con técnicas avanzadas en JOINs, TRIGGERS y optimización de consultas, asegurando la integridad y seguridad de tus bases de datos, además de implementar tareas automatizadas efectivas.
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Este curso brinda los conocimientos esenciales para aplicar el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) con Python, facilitando la limpieza, transformación y visualización de datos para la toma de decisiones estratégicas en diversos contextos.
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El curso enseña al estudiante como expresar de manera ingeniosa y convincente, el resumen de los datos analizados y las conclusiones respectivas, utilizando herramientas de exposición.
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Este curso brinda los conocimientos y habilidades necesarios para diseñar soluciones de Big Data en la nube, aprovechando herramientas de Azure como Synapse Analytics, Spark Pool y Data Lake para el análisis y procesamiento distribuido de datos. -
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Este curso tiene como objetivo introducir al estudiante en el mundo de la analítica de datos con un enfoque empresarial, se centra en la importancia y necesidad del dato para la toma de decisiones.
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Este curso prepara al estudiante en el proceso de recopilar, limpiar, transformar y visualizar datos utilizando la herramienta Power BI, para obtener información significativa que pueda respaldar la toma de decisiones en una organización.
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Este curso de permite desarrollar la capacidad de transformar la información en gráficos interactivos o estáticos para identificar patrones y tendencias, que junto con el análisis estadístico, facilitan la toma de decisiones informadas.
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Este curso desarrolla competencias para implementar un ecosistema Hadoop, integrar herramientas como Hive y Spark, y aplicar procesos ETL/ELT y técnicas de adquisición de datos a gran escala.




