Universidad de los Andes
Integración y preparación de datos
Universidad de los Andes

Integración y preparación de datos

This course is part of Ciencia de datos​ Specialization

Maria Del Pilar Villamil Giraldo
John Calvo Martínez

Instructors: Maria Del Pilar Villamil Giraldo

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What you'll learn

  • 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.

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There are 4 modules in this course

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.

What's included

7 videos10 readings3 assignments1 discussion prompt3 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.

What's included

4 videos7 readings2 assignments2 discussion prompts5 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!

What's included

4 videos6 readings2 assignments2 discussion prompts3 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.

What's included

4 videos8 readings2 assignments1 discussion prompt4 plugins

Instructors

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4.7 (11 ratings)
Maria Del Pilar Villamil Giraldo
Universidad de los Andes
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