Módulo 2 — Ingeniería de datos y visualización avanzada

• Dirigido a: Analistas de datos, científicos de datos junior y profesionales de inteligencia de negocios (BI).
• Objetivo: Extraer, limpiar, transformar (ETL) y visualizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
• Manipulación de datos con Python (Pandas y NumPy): Limpieza de datos estructurados, manejo de valores nulos, agrupaciones y cruce de bases de datos.
• El ecosistema Tidyverse en R: Uso avanzado de dplyr y tidyr para la manipulación elegante y eficiente de conjuntos de datos complejos.
• Storytelling y visualización interactiva: Creación de gráficos estáticos y dinámicos usando ggplot2 (R), Matplotlib y Seaborn (Python). Integración con herramientas como Power BI.