What Is a Top IDE for R Programming?
December 9, 2024
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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.
Instructors: Maria Del Pilar Villamil Giraldo
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Recommended experience
Beginner level
conocimientos básicos de programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadística y en bases de datos relacionales
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conocimientos básicos de programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadística y en bases de datos relacionales
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
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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.
Applied Learning Project
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.
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
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.
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.
La Universidad de los Andes es una institución autónoma, independiente e innovadora que propicia el pluralismo, la tolerancia y el respeto de las ideas; que busca la excelencia académica e imparte a sus estudiantes una formación crítica y ética para afianzar en ellos la conciencia de sus responsabilidades sociales y cívicas, así como su compromiso con el entorno.
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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
No, estos programas especializados no otorgan créditos universitarios ni son homologables por ningún curso valido por créditos en la Universidad de los Andes.
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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