Acerca de las clases
Capitulo 9 del Curso de Principios de Visualización de Datos para Business Intelligence
Archivos de ejercicios
Módulo 1
Se abarca buenas prácticas como la correcta selección y uso de gráficas, la evitación de mentiras estadísticas, y la aplicación de principios de Gestalt, culminando con un estudio de caso sobre los conflictos éticos en la ciencia de datos y Big Data.
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Modulo 2
El Módulo 2 del curso "Principios de Visualización de Datos para Business Intelligence" se centra en la selección adecuada de gráficos para reportes, incluyendo barras, pie, dispersión, burbujas, mapas (con sus variantes como isolíneas, coropletas, diagramas, anamórficos), mapas de calor y tablas. También aborda la importancia del storytelling en la visualización de datos, proporcionando ejemplos y usos específicos para comunicar información de manera efectiva y comprensible.
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Modulo 3
El Módulo 3 del curso "Principios de Visualización de Datos para Business Intelligence" aborda cómo la visualización de datos impacta en los negocios, fomentando decisiones inteligentes mediante el análisis y la exploración de datos. Incluye prácticas de análisis y storytelling para narrar historias con datos, y un estudio de caso de Walmart, que ilustra la integración de la visualización de datos y Big Data con la inteligencia de negocios.
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Modulo 4
El Módulo 4 del curso "Principios de Visualización de Datos para Business Intelligence" detalla el flujo de trabajo y las etapas del Business Intelligence, incluyendo la recolección, limpieza y exploración de datos. Enseña cómo crear gráficas y visualizaciones efectivas, generar reportes utilizando storytelling, y definir objetivos SMART con KPIs (Key Performance Indicators), asegurando así un análisis de datos preciso y accionable para la toma de decisiones empresariales.
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Modulo 5
El Módulo 5 del curso "Principios de Visualización de Datos para Business Intelligence" ofrece recomendaciones finales para la visualización de datos, destacando el caso Orbitz y los beneficios de una cultura data-driven. Además, anima a los estudiantes a continuar aprendiendo sobre Data Science, Business Intelligence y Visualización de Datos, promoviendo el desarrollo continuo de habilidades y conocimientos en estas áreas para mantenerse al día con las mejores prácticas y tendencias emergentes.
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