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
Analítica y ciencia de datos para negocios
Instructeur : Eduardo Carbajal López
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Inclus avec 
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4.4
(40 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
20 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Database (DBMS)
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Supervised Learning
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21 devoirs
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Il y a 5 modules dans ce cours
Esta sección presenta los conceptos esenciales para poder desarrollar el curso con éxito. Te invitamos a revisarlo todas las veces que lo consideres necesario.
Inclus
24 vidéos1 lecture5 devoirs
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.
Inclus
20 vidéos2 lectures4 devoirs
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.
Inclus
19 vidéos2 lectures6 devoirs
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.
Inclus
13 vidéos2 lectures3 devoirs
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.
Inclus
23 vidéos3 lectures3 devoirs
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.2 (12 évaluations)Offert par
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Felipe M.
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Avis des étudiants
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WG
5
Révisé le 13 juil. 2023
Esta excelente, la información que se brinda tiene mucho valor
FR
4
Révisé le 4 oct. 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.
EA
5
Révisé le 24 févr. 2024
Sumamente valioso este curso para los que comenzamos en R, muchas gracias por compartirlo.
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