Data Literacy Para Academia

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Data Literacy Para Academia Descubre todos los beneficios y detalles de este gran programa enfocado en habilidades, destrezas y capacidades analíticas para estudiantes y docentes.

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¿De qué se trata?Frecuentemente, se les pide a los estudiantes habilidades, destrezas o capacidades analíticas y, a su vez, aprendizajes para el análisis de datos teniendo presente las herramientas esenciales para una ágil toma de decisiones y adaptación al cambio progresivo.

Qlik® Academic Program suple todas las necesidades personales y profesionales, brindando a estudiantes, profesores e investigadores recursos claves para el éxito. Qlik, globaliza todos los datos del programa ofreciéndole a profesores, estudiantes, investigadores y usuarios adquirir nuevos conocimientos.


EstudiantesSe ofrece una colaboración en cuanto al análisis y alfabetización de datos en cualquier disciplina

+ Llevar la teoría a la práctica permite obtener un análisis real de información, por ende, es imprescindible hallar patrones de visualización de datos en diversas áreas de estudio para darle vida a esa información.

+ Las destrezas son la fuente de conocimiento que en este caso permiten que las herramientas necesarias del programa sean usadas para obtener éxito en base a los datos.

+ Maximizar el valor dentro del mercado gracias a las capacidades con las herramientas de análisis y visualización de datos es un punto a tu favor.


EstudiantesSe ofrece una colaboración en cuanto al análisis y alfabetización de datos en cualquier disciplina

+ Llevar la teoría a la práctica permite obtener un análisis real de información, por ende, es imprescindible hallar patrones de visualización de datos en diversas áreas de estudio para darle vida a esa información.

+ Las destrezas son la fuente de conocimiento que en este caso permiten que las herramientas necesarias del programa sean usadas para obtener éxito en base a los datos.

+ Maximizar el valor dentro del mercado gracias a las capacidades con las herramientas de análisis y visualización de datos es un punto a tu favor.


ProfesoresOptimizar tu experiencia de aprendizaje ayuda a los profesores a usar diferentes herramientas y recursos complementarios y potentes para su beneficio.

+ El acceso a productos sencillos para crear visualizaciones con agilidad, explorar los datos y descubrir conexiones permiten un óptimo aprendizaje y enseñanza.

+ Incentivar el pensamiento creativo con observación innovadora es un punto clave.

+ Nunca es tarde para iniciar el proceso de formación académica con Qlik para obtener recursos y formaciones complementarias.

El Academic Program genera un acceso anual y gratuito a las herramientas de Qlik para que las personas pertenecientes a dicha plataforma puedan emplearlas en sus planes de

estudios e investigaciones, Qlik Continuous Classroom es sin duda una de las herramientas más benéficas en cuanto a estudiantes y profesores.


Acceso al software de Qlik: + Qlik Sense® Desktop + Qlik Sense® Cloud + Otros productos Qlik (bajo

pedido) Acceso a Qlik Continuous Classroom: + Plataforma de aprendizaje

online + Vídeos, guías de referencia y

cuestionarios + Búsqueda sagaz para el

aprendizaje

BeneficiosAccesibilidad a cualificaciones y certificación: + Exámenes de análisis de datos + Cursos de preparación + Certificado digital (puede

imprimirse) Plan de estudios respecto al análisis de datos: + Notas de clase y materiales del

curso + Vídeos + Actividades para estudiantes Acceso a recursos de apoyo: + Foro destinado a la comunidad

Qlik + Atención al cliente de Qlik + Acceso directo a expertos

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Cursos2


Descripción General de la Alfabetización de Datos:

Son cursos que ofrecen temas introductorios sobre la alfabetización de datos, la importancia de esa alfabetización, el desarrollo de una cultura de alfabetización de datos y las más óptimas destrezas para fomentar la adopción de Data Literacy en toda la empresa.

Descripción General de la Alfabetización de Datos


2. Una cultura de alfabetización en datos Está diseñado para que los usuarios entiendan la alfabetización de datos, su cultura y aprendan sobre dichos conceptos teniendo en cuenta los roles que cumplen los datos en la actualidad para comprender la importancia de dicha información. Objetivos de aprendizaje: + ¿Cuál es la concepción de alfabetización en datos? + Conoce el concepto de cultura de alfabetización de datos + La influencia de una cultura correcta dentro de una organización + Pasos para avalar que tu empresa cuente con la cultura adecuada Tiempo estimado para completar esta unidad de aprendizaje: 29 minutos

Cursos1. ¿Por qué Analytics? Está diseñado para que los clientes entiendan qué es la analítica y su importancia, en colaboración con Qlik, les permite desarrollar habilidades analíticas. Objetivos de aprendizaje: + Entender qué es la analítica + La importancia en el mundo actual + Aprender su aplicación en situaciones reales. + Introducción desde Qlik para conocer la parte analítica Tiempo estimado para completar esta unidad de aprendizaje: 11 minutos


Cursos3. Adopción de la alfabetización de datos Esta unidad permitirá obtener un aprendizaje sobre la adopción de una estrategia y un marco de alfabetización de datos. (costo)

Objetivos de aprendizaje:

+ Retroalimentación de la alfabetización de datos

+ Reconocer los elementos fundamentales para instaurar un programa de alfabetización de datos.

4. Narración de datosEsta unidad permite que los usuarios exploren la narración de datos que permite obtener un contexto de los datos y análisis que suelen ser complicados. (costo)

Objetivos de aprendizaje

+ Concepto de la narración de datos

+ Importancia de la narración de datos en la actualidad

+ Consejos para optimizar la narración de datos

Fundamentos de Datos:

Destacan cursos que enseñan los orígenes de la alfabetización de datos como entender los datos, las agregaciones y distribuciones.


Cursos5. Entendiendo los datosEsta unidad está diseñada para que los clientes aprendan de los datos, sobre los diferentes tipos y atributos de los mismos para que entiendan la importancia de esa información en la actualidad.


+ Adquirir una amplia comprensión de los datos

+ Descubrir los diferentes tipos y atributos de datos.

+ Entender y aprender la importancia sobre los datos en la analítica moderna.

Tiempo estimado para completar esta unidad de aprendizaje: 25 minutos

6. Entendiendo las agregacionesEsta unidad está diseñada para que los individuos entiendan las agregaciones de datos, aprendan sobre sus diferentes tipos y conozcan la importancia de esa información en la actualidad.


+ Conocer los datos y las agregaciones analíticas

+ Profundizar la información sobre los tipos de agregación específicos, como la media y la mediana.

+ Entender la importancia de las agregaciones en la analítica moderna.



Cursos

Comprensión de las distribuciones (7) Esta unidad está diseñada para que los clientes aprendan las distribuciones y su papel vital dentro de la analítica para obtener información de la actualidad.


+ Conocer la teoría de distribuciones.

+ Aprender los diferentes tipos y características de distribuciones.

+ Establecer la importancia para el mundo de la analítica.

+ Entender la desviación estándar


Análisis Fundamental: Ofrecen cursos que enseñan conceptos claves como entender la señal y el ruido, correlación y causalidad, pruebas AB analíticas,


8. Comprensión de la señal y el ruidoEste curso está diseñado para que los clientes entiendan qué son la señal y el ruido para que conozcan la concepción de utilidad en el campo actual y adopten algunas habilidades que mejoren las habilidades analíticas. (costo)


+ Adquirir un amplio conocimiento de la señal y el ruido

+ Saber la manera correcta de aplicar a la analítica

+ Conocer las diversas formas de mejorar las habilidades

Cursos

9. Correlación y causalidad Esta unidad está diseñada para que los usuarios aprendan la correlación y la causalidad, la distinción entre ambos conceptos, sus roles dentro de la analítica y su importancia en la misma en el campo actual. (costo)


+ Entender el concepto de la correlación y causalidad.

+ Reconocer la importancia de estos conceptos en la analítica

+ Aprender la diferencia entre ambos conceptos


10. Intervalos de confianzaDiseñado para que los consumidores obtengan una comprensión más profunda de los intervalos de confianza para reforzar y ampliar su propio desarrollo analítico, puesto que los intervalos de confianza son mediciones fácilmente malinterpretadas. (costo)


+ Hallar la importancia de los intervalos de confianza

+ Descifrar el significado de los intervalos de confianza

+ Entender y aprender el papel de las estimaciones puntuales e intervalos.

Cursos


Cursos11. Prueba de hipótesis Explora la prueba de hipótesis para realizar investigaciones científicas y aplicaciones industriales, es una herramienta fundamental en cualquier tipo de exploración y/o investigación de cualquier área. (costo)


+ Aprender a formular conjuntos de hipótesis.

+ Medir estadísticas de prueba Z básica de una y dos muestras

+ Conocer la importancia de los valores P

+ Comprender y descifrar correctamente los resultados con contexto

Toma de Decisiones con Información de Datos:

Brindan cursos que enseñan las destrezas y competencias requeridas para tomar decisiones basadas en datos que proporcionan mayor valor a las organizaciones, apoyadas por herramientas útiles y fáciles para el uso común.


Cursos12. Introducción a la toma de decisiones basada en datosEsta unidad está diseñada para comprender y aprender la toma de decisiones basadas en datos.

+ Objetivos de aprendizaje:

+ Buscar la mejor manera para la toma de decisiones basada en datos

+ Conocer la transformación de datos en valor por parte de las empresas

+ Comprender las destrezas y competencias fundamentales para sacar el máximo provecho de los datos.


13. Marco de toma de decisiones basado en datos Explora la unidad del marco desde la toma de decisiones basado en datos


+ Rastrear el comportamiento al tomar una decisión basada en datos

+ Conocer diferentes herramientas y metodologías que aumentan el proceso en la toma de decisiones.



Cursos14. Técnicas analíticas de toma de decisiones Esta unidad busca examinar el marco de toma de decisiones basado en datos para obtener diversas técnicas de análisis y extraer la información necesaria para dicho proceso.


+ Conocer los diversos tipos de análisis para llevar a cabo la toma de decisiones.

+ Determinar casos de éxito en los que se permita aplicar una o más de estas técnicas.


Análisis Avanzados: Ofrecen cursos que muestran ítems analíticos más avanzados, como R & Python.

15. Introducción a la ciencia de datos Esta unidad está diseñada para que los usuarios conozcan y aprendan el concepto de ciencia de datos. (costo)


+ Aprender los orígenes de la ciencia de datos

+ Conocer las diversas concepciones de ciencia de datos

+ Reconocer la utilidad en campos industriales y académicos.

+ Comprender la vida útil de la ciencia de datos

+ Determinar las precauciones de la ciencia de datos para ajustarla a la empresa de forma correcta.


Cursos16. Análisis del árbol de decisionesEsta unidad está diseñada para que los consumidores entiendan los árboles de decisión, puedan aplicar dicho concepto y conozcan su función en la analítica reconociendo la importancia de esa información en la actualidad. (costo) Objetivos de aprendizaje: + Conocer la funcionalidad y el concepto de los árboles de decisión + Reconocer la importancia de este concepto dentro de la analítica. + Aprender la diferencia entre árboles de regresión y clasificación + Analizar la importancia de diferenciar ambos conceptos. .

17. Análisis de regresión lineal simple Esta unidad está diseñada para que los usuarios entiendan el análisis de regresión lineal simple y su funcionalidad analítica para aplicar la información extraída en la actualidad. (costo)


+ Determinar el concepto de análisis de regresión lineal simple

+ Conocer su importancia dentro de la analítica

+ Aprender la importancia del análisis de regresión lineal simple


Cursos18. Análisis de regresión lineal múltiple (18) Esta unidad explora la utilidad de múltiples variables a la regresión lineal. (costo)


+ Ampliar desde la regresión lineal simple a la regresión lineal múltiple

+ Debatir las aplicaciones de la regresión lineal múltiple.

+ Englobar los posibles problemas de la regresión lineal múltiple.

+ Identificar los conjuntos de datos con técnicas de regresión lineal simples

+ Aplicar las habilidades de Advanced Analytics Toolbox para investigar la regresión lineal múltiple

19. Pruebas analíticas A / BEste curso está diseñado para que los clientes conozcan las pruebas AB y aprendan sobre su funcionalidad en la analítica, de esta forma, puede profundizar y explorar la importancia de esta temática en la cotidianidad. (costo)


+ Analizar el concepto de las pruebas A / B

+ Reconocer la importancia de estas pruebas para la analítica.

+ Descubrir la importancia de las pruebas A / B en la actualidad


Cursos

20. Diseño de experimentos Esta unidad explora y ofrece el aprendizaje sobre el diseño de experimentos. (costo)


+ Descubrir la historia del diseño de experimentos

+ Debatir los diversos componentes del diseño de experimentos.

+ Conocer la diferencia entre estudios observacionales y experimentos.

+ Analizar el marco tradicional de diseño de experimentos

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Tracks3


Explicación General:

+ ¿Por qué la Analítica?

+ Cultura de datos

+ Adopción de los datos

+ Los datos permiten contar historias

2. Orígenes de los Datos:

+ Comprendiendo los datos

+ Trabajando con agregaciones

+ Trabajando con distribuciones

+ Entrega rápida de información

3. Orígenes de la Analítica:

+ Entender la señal y el ruido

+ Correlación y Causación

+ Intervalos de confianza

+ Pruebas Análiticas A/B

+ Análisis de Regresión Lineal Simple

+ Probando Hipótesis

+ Diseño de Experimentos

Tracks+ 4. Toma de Decisiones Basadas en

Datos:

+ Introducción a la Toma de Decisiones basadas en datos.

+ Marco de Toma de decisiones basadas en datos.

+ Técnicas Analíticas para la toma de decisiones

+ 5. Analítica Avanzada:

+ Análisis con Árboles de Decisión

+ Integración Analítica Avanzada con herramienta visual

+ Hallazgos en tiempo real.

+ Análisis de Regresión Lineal Múltiple


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