Análisis de datos, estadística y software estadístico

Por dónde empezar

Esta unidad forma parte de Ciencia de datos y analítica, dentro de Bases de datos y ciencia de datos. Para comenzar, el mapa «Analítica Web» relaciona los objetivos de una web con la toma de decisiones, el análisis y las métricas cualitativas y cuantitativas. Puede servir como punto de partida para pensar en cómo se transforman los datos en conocimiento.

Después, el mapa «Big Data» presenta la acumulación masiva de datos y menciona herramientas como Hadoop, NoSQL y MapReduce. Compáralo con los demás mapas sobre Big Data para identificar qué conceptos destaca cada uno.

Trabajar con SPSS y otras herramientas

El mapa «SPSS» presenta el programa y su uso en análisis estadísticos aplicados a las ciencias sociales. Si quieres centrarte en la organización de datos, continúa con «Entrada, etiquetamiento y codificación de datos en SPSS». Este recurso trata la vista de variables, los nombres y las etiquetas, junto con aspectos como el ancho y los decimales.

También hay mapas sobre el procesamiento de datos con SPSS y una línea del tiempo sobre la evolución histórica del programa. Para ampliar la comparación entre herramientas, encontrarás materiales sobre R, STATA, PowerPivot, Excel y Tableau, además de una presentación sobre Power BI.

Combinar mapas y cuestionarios

Si estás repasando R, empieza por el mapa dedicado al lenguaje y sigue con los cuestionarios de introducción y análisis de datos con R. Usa las preguntas para detectar qué conceptos necesitas revisar y vuelve al mapa para organizar tus notas. La página también incluye una presentación sobre RStudio.

Para trabajar con hojas de cálculo, puedes consultar los recursos sobre análisis de datos en Excel y tablas dinámicas. Hay además un cuestionario sobre segmentos, paneles e informes y fichas sobre tablas dinámicas. Los profesores pueden elegir entre estos formatos según el material que quieran utilizar en clase.

Otras rutas de consulta

La unidad incluye materiales sobre preparación de datos, análisis exploratorio, limpieza y transformación con Python, minería de datos y modelos de series de tiempo. También encontrarás apuntes sobre analítica de negocios y una presentación para explorar datos con Pandas.

Elige un mapa, compáralo con un recurso de otro formato y prueba un cuestionario relacionado para continuar tu repaso.