Spécialisation Ciencia de datos

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Spécialisation Ciencia de datos

Name: Ciencia de datos
Rating: 4.569536423841059 (124 reviews)

Comienza tu carrera en ciencia de datos. Entiende el proceso para desarrollar proyectos basados en datos, principalmente de ciencia de datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación de los modelos, usando herramientas y lenguajes de un científico de datos.

Instructeurs : Maria Del Pilar Villamil Giraldo

4 961 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.6

(124 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Hacer uso de la estadística bivariada para realizar análisis con el fin de validar hipótesis que sean relevantes para la organización.
Construir modelos predictivos con datos disponibles por medio de herramientas de aprendizaje automático basadas en el lenguaje de programación Python
Comprender y aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Validar hipótesis
Catégorie : Aplicar técnicas para explorar transformar e integrar fuentes de datos tanto estructuradas como no estructuradas
Catégorie : Desarrollar modelos de clasificación
Catégorie : Desarrollar modelos de regresión

Détails à connaître

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Enseigné en Espagnol

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Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - 3 séries de cours

Este programa en ciencia de datos te permite conocer y desarrollar las principales habilidades técnicas para aportar como miembro de un equipo en un proyecto de ciencia de datos. Estas habilidades cada vez son más apetecidas por el mercado y es por ello que nuestros temas incluyen conocimientos básicos en modelos descriptivos basados en estadística, modelos predictivos basados en aprendizaje de máquina, y técnicas para integrar, explorar y preparar datos, tanto estructurados como no estructurados, utilizando el lenguaje de programación Python y librerías de manipulación y análisis de datos.

Projet d'apprentissage appliqué

Descripción de los proyectos: Los estudiantes pueden aplicar lo aprendido en casos relacionados con los sectores inmobiliario, medio ambiente y recursos humanos, utilizando datos similares a los que se manejan en el contexto real. Es así como podrán acercarse a participar en el desarrollo de proyectos centrados en datos y fortalecer sus habilidades de científicos de datos.

Introducción a la ciencia de datos aplicada

COURS 119 heures4.7 (381 évaluations)

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 : Exploración de oportunidades analíticas de negocio y la metodología a implementar en este tipo de proyectos

Catégorie : validar las primeras hipótesis de negocio a través del uso de estadística descriptiva y exploratoria; estadística bivariada y ANOVA

Catégorie : identificar los aspectos fundamentales de los proyectos de ciencia de datos

Modelos predictivos con aprendizaje automático

COURS 220 heures4.7 (61 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Comprender qué es el aprendizaje automático y los tipos de problemas que pueden resolverse con estas técnicas.
Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje automático en Python.
Entender el proceso para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación del modelo.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : manejo de librerías basadas en python para el aprendizaje automático en el ambiente Jupyter Notebook

Catégorie : Desarrollo de modelos de regresión y clasificación para el análisis de información

Catégorie : empleo de una metodología para el desarrollo de proyectos basados en datos

Integración y preparación de datos

COURS 319 heures4.9 (88 évaluations)

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

Instructeurs

Maria Del Pilar Villamil Giraldo

Universidad de los Andes

3 Cours9 011 apprenants

Offert par

Universidad de los Andes

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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.

Étudiant(e) depuis 2021

’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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Foire Aux Questions

Este programa especializado consta de 3 cursos de 4 semanas. Idealmente este programa te tomaría alrededor de 12 semanas (3 meses aproximadamente) en finalizar y aprobar todos los contenidos. Recuerda que puedes tomarte más o menos tiempo, pues estos cursos te permiten avanzar a tu propio ritmo.

CPersonas con conocimientos básicos de programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadística y en bases de datos relacionales.

Consideramos que si tomas los cursos en el siguiente orden, podrás aprovechar al máximo esta especialización.

Introducción a la ciencia de datos aplicada
Modelos predictivos con aprendizaje automático
Integración y preparación de datos

Al finalizar el programa especializado estarás en capacidad de :

Entender el proceso que hay que llevar a cabo para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación de los modelos.
Utilizar herramientas y lenguajes de un científico de datos.
Hacer uso de la estadística bivariada para realizar análisis que involucran más de una variable a través de la herramienta Jupyter Notebook con el fin de validar hipótesis que sean relevantes para la organización.
Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje automático basadas en el lenguaje de programación Python.
Aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas, con el fin de llevarlas a un formato adecuado para los análisis a realizar.

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