Este curso es una primera inmersión en el mundo de la ciencia de datos, en el cual el estudiante comprenderá los fundamentos de la ciencia de datos, las características de un científico de datos, las herramientas que utiliza, la metodología que se debe seguir para este estilo de proyectos, y estará en capacidad de aplicar técnicas estadísticas para la construcción e interpretación de modelos analíticos descriptivos.
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Ciencia de datos 특화 과정로스안데스 대학이 강좌에 대하여
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초급 단계
Conocimientos básicos en estadística descriptiva y exploratoria, probabilidad y conocimientos básicos en lenguaje de programación Python.
완료하는 데 약 20시간 필요
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배울 내용
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
귀하가 습득할 기술
- Exploración de oportunidades analíticas de negocio y la metodología a implementar en este tipo de proyectos
- validar las primeras hipótesis de negocio a través del uso de estadística descriptiva y exploratoria; estadística bivariada y ANOVA
- identificar los aspectos fundamentales de los proyectos de ciencia de datos
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초급 단계
Conocimientos básicos en estadística descriptiva y exploratoria, probabilidad y conocimientos básicos en lenguaje de programación Python.
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스페인어
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로스안데스 대학
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.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 5시간 필요
La ciencia de datos y los científicos de datos
Bienvenidos al primer módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En este módulo veremos distintos tópicos que te permitirán iniciar en el fascinante mundo de la ciencia de datos, en particular veremos una definición de ciencia de datos y algunos ejemplos en múltiples disciplinas en donde se pueden implementar proyectos de ciencia de datos, Así mismo, te presentaremos una primera metodología denominada ASUM-DM que te ayudará a desarrollar este tipo de proyectos y una segunda metodología denominada Design Thinking que te permitirá encontrar oportunidades analíticas en el contexto en donde te desempeñas. Finalmente, te presentaremos un caso de uso para que pongas en prácticas tus conocimientos.
완료하는 데 5시간 필요
5개 동영상 (총 34분), 8 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
Análisis exploratorio de datos
Bienvenidos al segundo módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En este módulo veremos nuestras primeras herramientas para realizar un primer análisis de datos con el fin de encontrar nuestros primeros insights relevantes para el negocio. En este módulo, veremos inicialmente los conceptos de estadística univariada, en particular se estudiarán las medidas de tendencia central, de localización o de posición y medidas de variabilidad. Así mismo, aprenderemos a representar gráficamente nuestros datos con el fin de validar hipótesis de negocio. Adicional a lo anterior en este módulo vas a tener la oportunidad de ver cómo se aplican los distintos tópicos a un caso de uso enfocado en el sector retail mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook. Finalmente, te presentaremos de nuevo el caso de uso de Airbnb para que pongas en prácticas tus conocimientos.
완료하는 데 4시간 필요
4개 동영상 (총 43분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
Modelos analíticos basados en estadística bivariada
Bienvenidos al tercer módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En el anterior módulo, aprendimos sobre cómo validar nuestras primeras hipótesis de negocio a través del uso de estadística exploratoria univariada, la cual nos permitía analizar cada variable por separado, ahora, nos enfrentaremos al reto de analizar dos variables al mismo tiempo, en este módulo, estudiaremos los conceptos de correlación, los cuales nos permitirá analizar dos variables cuantitativas al tiempo, adicional a ello, en este módulo tendrás la oportunidad de estudiar sobre tablas de contingencia y pruebas chi cuadrado las cuales nos ayudarán analizar dos variables categóricas al tiempo. Finalmente, vas a tener la oportunidad de ver cómo se aplican los distintos tópicos vistos en este módulo a un caso de uso enfocado en el sector retail mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook y pondrás en prácticas tus conocimientos aplicando todos los conceptos vistos en este módulo al caso de uso de Airbnb.
완료하는 데 4시간 필요
5개 동영상 (총 46분), 5 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 7시간 필요
Comparaciones entre grupos y validación de modelos estadísticos
Bienvenido al cuarto módulo del curso de Introducción a la ciencia de datos aplicada, denominado comparaciones entre grupos y validación de modelos estadísticos. En este módulo te voy a presentar 2 casos que he seleccionado con la intención de mostrarte la importancia de los contrastes de hipótesis y mediante pruebas de significancia estadística en los diferentes proyectos que realicemos. En ellos, podrás observar por qué es necesario validar correctamente nuestras hipótesis.
완료하는 데 7시간 필요
8개 동영상 (총 43분), 10 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
검토
- 5 stars80%
- 4 stars5%
- 3 stars10%
- 2 stars5%
INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS APLICADA의 최상위 리뷰
HG 제공2022년 1월 28일
Excelente curso. Cuenta con una buena organización de materiales, las explicaciones son claras y el proyecto de ejemplo es adecuado para poner en práctica lo aprendido.
LP 제공2021년 12월 28일
Es un buen curso introductorio, sin embargo tuve problemas con el ejercicio práctico de Arbnb porque me parece que es un ejercicio más complicado que el que muestran en los videos.
Ciencia de datos 특화 과정 정보
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.
자주 묻는 질문
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