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Universidad de los Andes

Integración y preparación de datos

Ce cours fait partie de Spécialisation Ciencia de datos​

Maria Del Pilar Villamil Giraldo
John Calvo Martínez

Instructeurs : Maria Del Pilar Villamil Giraldo

8 282 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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4.9

(88 avis)

niveau Débutant

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Env. 19 heures
Apprenez à votre propre rythme
96%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Comprender qué proceso de exploración, transformación e integración de datos, se requiere para formular una solución a un problema centrado en datos.

  • Comprender y aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.

  • Identificar y solucionar problemas en los datos relacionados con su calidad.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Identificar y solucionar problemas en los datos relacionados con su calidad
  • Catégorie : Aplicar técnicas para explorar transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas
  • Catégorie : Utilizar herramientas y lenguajes empleados por profesionales en el manejo de datos como los científicos de datos

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9 devoirs

Enseigné en Espagnol

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Il y a 4 modules dans ce cours

Bienvenido al primer módulo del curso. En este módulo trabajaremos sobre la metodología para realizar proyectos centrados en datos, en especial de ciencia de datos. Adicionalmente, profundizaremos en la etapa de entendimiento de los datos, para lo cual comprenderemos temas relacionados con perfilamiento, exploración de datos y visualización de los mismos. De igual manera, introduciremos el caso del proyecto y tendremos una serie de videos en diferentes sectores que espero te ayuden a lograr los objetivos del módulo y disfrutarlo.

Inclus

7 vidéos10 lectures3 devoirs1 sujet de discussion3 plugins

Bienvenido al segundo módulo del curso, centrado en la forma de preparar datos para mejorar su calidad. En este módulo tendrás la oportunidad de entender qué es calidad de datos, describiremos algunas de las dimensiones de calidad más frecuentes en fuentes de datos y las acompañaremos de videos, tutoriales y actividades que te permitirán comprender estas temáticas, entender los problemas que se generan en los datos relacionados con las dimensiones de calidad y, algunas formas de solucionarlos.

Inclus

4 vidéos7 lectures2 devoirs2 sujets de discussion5 plugins

Hola, en este módulo nos centraremos en la integración de datos. Con ello en mente, nos enfocaremos en las diferentes formas de unir dos o más fuentes de información con el fin de generar análisis y conclusiones que no habríamos podido obtener con información fragmentada. Allí recae el punto de importancia de aprender a integrar datos, pues la información integrada representa un valor para nuestros proyectos de Ciencias de Datos. Es por ello que en este módulo vamos a ver qué hay diferentes formas de unir diferentes fuentes de información, como lo son los joins, union y merge. Además, veremos los conceptos de lookup y de filtrado condicional de información en Pandas. Podrás aplicar todo lo aprendido en las actividades del módulo y en los ejercicios propuestos. ¡Espero te guste!

Inclus

4 vidéos6 lectures2 devoirs2 sujets de discussion3 plugins

Bienvenido al cuarto y último modulo del curso. En este módulo veras como transformar datos, con el fin de tener un conjunto de datos que podamos trabajar fácilmente al momento de entrenar nuestros modelos de predicción. Vas a poder seleccionar y transformar atributos mediante técnicas como la normalización, la combinación de atributos para generar nuevas variables, la reducción de dimensionalidad y la transformación de texto. Tendrás la oportunidad de reforzar tu aprendizaje mediante ejercicios prácticos y tutoriales utilizando Python.

Inclus

4 vidéos8 lectures2 devoirs1 sujet de discussion4 plugins

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.7 (11 évaluations)
Maria Del Pilar Villamil Giraldo
Universidad de los Andes
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’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.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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Révisé le 22 mai 2024

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Révisé le 19 oct. 2024

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