El objetivo del curso es lograr que los estudiantes apliquen los principios básicos, las características de la Analítica y ciencias de datos así como las etapas en el proceso de desarrollo de un proyecto de análisis de datos. Los estudiantes también se familiarizarán con el preprocesamiento de datos y serán capaces de manejar a, nivel práctico, las principales técnicas componentes de este, como el análisis de faltantes, la detección de outliers, las técnicas de normalización, discretización y reducción dimensional.
Analítica y ciencia de datos para negocios
Dozent: Eduardo Carbajal López
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Was Sie lernen werden
Aplicación de principios básicos y características de la Analítica y Ciencias de Datos en el desarrollo de proyectos de análisis de datos.
Manejo de técnicas de preprocesamiento de datos, como detección de outliers y normalización.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Database (DBMS)
- Kategorie: Business Analytics
- Kategorie: Supervised Learning
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21 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Esta sección presenta los conceptos esenciales para poder desarrollar el curso con éxito. Te invitamos a revisarlo todas las veces que lo consideres necesario.
Das ist alles enthalten
24 Videos1 Lektüre5 Aufgaben
En este módulo, presentaré las principales técnicas de business analytics, a partir de una revisión general del universo de técnicas de analítica de datos y cuáles son la s más comúnmente usadas en los modelos de analítica aplicados en negocios.
Das ist alles enthalten
20 Videos2 Lektüren4 Aufgaben
En este Módulo se desarrolla el preprocesamiento de datos que corresponde a la etapa más compleja y de mayor duración de tiempo dentro de un proyecto de analítica de negocios. En particular, abordaremos todo lo referente al problema de los datos faltantes y las opciones de tratamiento frente a dicho problema.
Das ist alles enthalten
19 Videos2 Lektüren6 Aufgaben
En este módulo, continuaremos aprendiendo sobre la etapa del preprocesamiento, pero ahora nos enfocaremos en la detección y el tratamiento de los valores atípicos o extremos, llamados también outliers.
Das ist alles enthalten
13 Videos2 Lektüren3 Aufgaben
En este último módulo se continuará explicando la etapa del preprocesamiento, pero ahora nos enfocaremos en las técnicas de transformación y la reducción dimensional de datos.
Das ist alles enthalten
23 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
Dozent
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Bewertungen von Lernenden
40 Bewertungen
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Zeigt 3 von 40 an
Geprüft am 13. Juli 2023
Esta excelente, la información que se brinda tiene mucho valor
Geprüft am 4. Okt. 2024
Faltan más ejercicios personalizados para que pueda realizar el estudiante por su cuenta. Además la gran mayoria de los videos del modulo 4 se ven mal, y es dificil comparar la respuesta.
Geprüft am 24. Feb. 2024
Sumamente valioso este curso para los que comenzamos en R, muchas gracias por compartirlo.
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Häufig gestellte Fragen
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