Este curso es una primera inmersión en el mundo de la ciencia de datos, en el cual el estudiante comprenderá los fundamentos de la ciencia de datos, las características de un científico de datos, las herramientas que utiliza, la metodología que se debe seguir para este estilo de proyectos, y estará en capacidad de aplicar técnicas estadísticas para la construcción e interpretación de modelos analíticos descriptivos.
Introducción a la ciencia de datos aplicada
Introducción a la ciencia de datos aplicada
Ce cours fait partie de Spécialisation Ciencia de datos
Instructeurs : John Calvo Martínez
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niveau Débutant
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Ce que vous apprendrez
Identificar los aspectos fundamentales de los proyectos de ciencia de datos y la metodología ASUM-DM para proyectos de ciencia de datos
Hacer uso de la estadística descriptiva y exploratoria univariada a través de la herramienta Jupyter Notebook para entender datos y resultados
Hacer uso de la estadística bivariada para realizar análisis que involucran más de una variable con el fin de validar hipótesis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Design Thinking
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Descriptive Statistics
- Catégorie : Correlation Analysis
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Statistics
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Data Modeling
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8 devoirs
Enseigné en Espagnol
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenidos al primer módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En este módulo veremos distintos tópicos que te permitirán iniciar en el fascinante mundo de la ciencia de datos, en particular veremos una definición de ciencia de datos y algunos ejemplos en múltiples disciplinas en donde se pueden implementar proyectos de ciencia de datos, Así mismo, te presentaremos una primera metodología denominada ASUM-DM que te ayudará a desarrollar este tipo de proyectos y una segunda metodología denominada Design Thinking que te permitirá encontrar oportunidades analíticas en el contexto en donde te desempeñas. Finalmente, te presentaremos un caso de uso para que pongas en prácticas tus conocimientos.
Inclus
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Bienvenidos al segundo módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En este módulo veremos nuestras primeras herramientas para realizar un primer análisis de datos con el fin de encontrar nuestros primeros insights relevantes para el negocio. En este módulo, veremos inicialmente los conceptos de estadística univariada, en particular se estudiarán las medidas de tendencia central, de localización o de posición y medidas de variabilidad. Así mismo, aprenderemos a representar gráficamente nuestros datos con el fin de validar hipótesis de negocio. Adicional a lo anterior en este módulo vas a tener la oportunidad de ver cómo se aplican los distintos tópicos a un caso de uso enfocado en el sector retail mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook. Finalmente, te presentaremos de nuevo el caso de uso de Airbnb para que pongas en prácticas tus conocimientos.
Inclus
4 vidéos3 lectures3 devoirs3 sujets de discussion2 plugins
Bienvenidos al tercer módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En el anterior módulo, aprendimos sobre cómo validar nuestras primeras hipótesis de negocio a través del uso de estadística exploratoria univariada, la cual nos permitía analizar cada variable por separado, ahora, nos enfrentaremos al reto de analizar dos variables al mismo tiempo, en este módulo, estudiaremos los conceptos de correlación, los cuales nos permitirá analizar dos variables cuantitativas al tiempo, adicional a ello, en este módulo tendrás la oportunidad de estudiar sobre tablas de contingencia y pruebas chi cuadrado las cuales nos ayudarán analizar dos variables categóricas al tiempo. Finalmente, vas a tener la oportunidad de ver cómo se aplican los distintos tópicos vistos en este módulo a un caso de uso enfocado en el sector retail mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook y pondrás en prácticas tus conocimientos aplicando todos los conceptos vistos en este módulo al caso de uso de Airbnb.
Inclus
5 vidéos5 lectures1 devoir2 sujets de discussion2 plugins
Bienvenido al cuarto módulo del curso de Introducción a la ciencia de datos aplicada, denominado comparaciones entre grupos y validación de modelos estadísticos. En este módulo te voy a presentar 2 casos que he seleccionado con la intención de mostrarte la importancia de los contrastes de hipótesis y mediante pruebas de significancia estadística en los diferentes proyectos que realicemos. En ellos, podrás observar por qué es necesario validar correctamente nuestras hipótesis.
Inclus
5 vidéos9 lectures2 devoirs2 sujets de discussion1 plugin
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
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ES
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Révisé le 12 déc. 2022
MUY BUENA Y ACOGEDOR LOS CURSOS NO ES NADA ESTRESANTE MUY CÉNTRICO EN LA FORMA REALIZADA LAS PREGUNTAS YBEVALUACIONES
FA
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Révisé le 27 janv. 2025
Muy buen curso para inciarse en la ciencia de datos, con ejemplos prácticos y materiales que permiten entender las bases y alcances de las habilidades estadísticas.
HG
5
Révisé le 29 janv. 2022
Excelente curso. Cuenta con una buena organización de materiales, las explicaciones son claras y el proyecto de ejemplo es adecuado para poner en práctica lo aprendido.
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