Ruta de aprendizaje java, Schemes and Mind Maps of Computer Science

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Ruta de

Aprendizaje

para ser

Analista de

Datos 2.

Asíncrono

REALIZO POR ALFREDO AMEZ, PARA FINES EDUCATIVOS

"Guía gratuita para empezar desde cero y convertirse en un

Analista de Datos a tu ritmo"

INTRODUCCIÓN: ¿Qué es esta ruta de aprendizaje?

Contenido:

• Esta ruta es un plan de aprendizaje diseñado

para:

• Aprender las habilidades esenciales en

análisis de datos.

• Usar herramientas prácticas como Python, SQL,

Excel, Power BI y Tableau.

• Obtener certificaciones reconocidas.
• Formato: Progresivo, desde fundamentos teóricos

hasta aplicaciones avanzadas.

• Duración total: 100 días con 1 hora diaria de

estudio, aprox 3 meses y 1 semana.

• Requisito: Ninguno, solo ganas de aprender.

Módulo 1: Fundamentos de Ciencia de Datos y Estadística

Duración: 11 horas (~ 11 días)

Objetivo: Proporcionar una base sólida en ciencia de datos y

estadística aplicada.

1. Ciencia de Datos Conceptual (7 horas)

1.Link: Descargar libro

2.Descripción: Introducción teórica a qué es la

ciencia de datos, su importancia y

aplicaciones.

2. Conceptos básicos de Ciencia de Datos (30 min)

1.Link: Ver curso

2.Descripción: Video introductorio sobre los

fundamentos de la ciencia de datos.

3. Introducción a la Estadística y Probabilidad

(1.5 horas)

1.Link: Ver curso

2.Descripción: Aprende conceptos básicos de

probabilidad y estadística descriptiva.

4. Estadística Descriptiva con Excel (2 horas)

1.Link: Ver curso

2.Descripción: Aplicación de estadística

descriptiva utilizando Excel.

Módulo 2: Análisis de Datos con Excel

Duración: 16 horas (~ 16 días)

Objetivo: Aprender herramientas prácticas en Excel para

análisis y modelado de datos.

1.Funciones básicas en Excel (0.5 horas)

1.Link: Ver curso

2.Descripción: Aprende funciones esenciales como

SUMA, PROMEDIO, BUSCARV.

2.Tablas dinámicas en Excel (5 horas)

1.Link: Ver curso

2.Descripción: Descubre cómo crear tablas dinámicas

para análisis interactivos.

3.Power Pivot para análisis avanzado (1 horas)

1.Link: Ver curso

2.Descripción: Introducción al modelado avanzado de

datos con Power Pivot.

4.Excel Avanzado (9 horas)

1.Link: Ver curso

2.Descripción: Funciones y trabajo avanzando en

Excel.

Módulo 4: Consultas SQL

Duración: 22 horas (~ 22 días)

Objetivo: Dominar la creación de consultas SQL para análisis

y manipulación de bases de datos. 1.SQL desde cero (6 horas) 1.Link: Ver curso 2.Descripción: Aprende a escribir consultas básicas como SELECT, WHERE y JOIN. 2.SQL Práctico (Libro + ejercicios web) (14 horas) 1.Link: Descargar libro 2.Descripción: Practica consultas SQL en línea siguiendo ejercicios del libro. 3.Consultas avanzadas con SQL Server (30 min) 1.Link: Ver curso 2.Descripción: Aprende subconsultas y optimización de consultas. 4.ChatGPT y SQL (1.5 horas) 1.Link: Ver curso 2.Descripción: Descubre cómo usar ChatGPT para mejorar consultas SQL

Módulo 5: Visualización y Business Intelligence

Duración: 24 horas (~ 24 días)

Objetivo: Crear dashboards y visualizaciones utilizando

herramientas de BI. 1.Storytelling con Datos (14 horas) 1.Link: Descargar libro 2.Descripción: Aprende a contar historias efectivas con gráficos y colores. 2.Fundamentos de Visualización de Datos (2 horas) 1.Link: Ver curso 2.Descripción: Curso sobre principios básicos para crear gráficos efectivos. 3.Introducción al Data Warehouse (1.5 horas) 1.Link: Ver curso 2.Descripción: Aprende cómo integrar datos para análisis en BI. 4.Introducción a Power BI (3.5 horas) 1.Link: Ver curso 2.Descripción: Curso práctico sobre dashboards en Power BI. 5.Introducción a Tableau (2 horas) 1.Link: Ver curso 2.Descripción: Aprende a crear visualizaciones interactivas con Tableau. 6.Certificación en BI (3 horas) 1.Link: Ver examen 2.Descripción: Certificación en Business Intelligence Foundations

5 Tips para Ser Productivo y Evitar la Procrastinación 1.Establece un horario fijo diario:

• Dedica 1 hora al día en un momento específico. Usa la técnica Pomodoro (25 min + 5 min descanso) para mantener la concentración. 2.Divide el aprendizaje en metas pequeñas:
• Avanza módulo por módulo con tareas diarias simples, como entender conceptos básicos de estadísticas o hacer un gráfico sencillo en Excel. 3.Crea un ambiente de estudio adecuado:
• Encuentra un espacio cómodo, sin interrupciones, y mantén todas tus herramientas a la mano. 4.Motívate con logros pequeños:
• Celebra cada paso: “Hoy aprendí qué es una tabla dinámica” o “Logré escribir mi primer código en Python”. 5.Usa herramientas para principiantes:
• Organiza tu progreso con Trello o Notion. Para práctica, usa recursos básicos como Google Sheets, Google Colab, o ejercicios interactivos. 6.Únete al grupo de whatsapp exclusivo:
• Apoyo y dar seguimiento a tu proceso de aprendizaje ingresa a este grupo de whatsapp, mediante este link: https://chat.whatsapp.com/DFlC8molDAf5m4hJj5Gcdb o este QR: