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.
Ciencia de datos Specialization
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Ciencia de datos Specialization
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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(158 reviews)
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What you'll learn
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
Overview
Skills you'll gain
- Classification And Regression Tree (CART)
- Regression Analysis
- Correlation Analysis
- Exploratory Data Analysis
- Data Science
- Supervised Learning
- Data Transformation
- Statistical Machine Learning
- Data Quality
- Predictive Modeling
- Data Cleansing
- Data Ethics
- Data Manipulation
- Statistical Analysis
- Data Visualization Software
- Data Integration
- Business Analytics
- Data Analysis
- Statistical Hypothesis Testing
Tools you'll learn
What’s included
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Taught in Spanish
25 practice exercises
Advance your subject-matter expertise
- Learn in-demand skills from university and industry experts
- Master a subject or tool with hands-on projects
- Develop a deep understanding of key concepts
- Earn a career certificate from Universidad de los Andes
Specialization - 3 course series
What you'll learn
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
Skills you'll gain
Category: Statistical Hypothesis Testing
Category: Exploratory Data Analysis
Category: Design Thinking
Category: Correlation Analysis
Category: Descriptive Statistics
Category: Data Analysis
Category: Probability & Statistics
Category: Data Science
Category: Statistical Modeling
Category: Statistical Analysis
Category: Business Analytics
Category: Python Programming
Category: Jupyter
Category: Data Visualization Software
What you'll learn
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.
Skills you'll gain
Category: Predictive Modeling
Category: Machine Learning
Category: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Category: Regression Analysis
Category: Unsupervised Learning
Category: Python Programming
Category: Classification And Regression Tree (CART)
Category: Supervised Learning
Category: Applied Machine Learning
Category: Statistical Machine Learning
Category: Data Ethics
Category: Predictive Analytics
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.
Skills you'll gain
Category: Data Integration
Category: Data Quality
Category: Pandas (Python Package)
Category: Data Manipulation
Category: Data Transformation
Category: Data Visualization
Category: Data Analysis
Category: Predictive Modeling
Category: Jupyter
Category: Data Compilation
Category: Data-Driven Decision-Making
Category: Data Cleansing
Category: Python Programming
Category: Data Science
Category: Exploratory Data Analysis
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Instructors
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Why people choose Coursera for their career
Felipe M.
Learner since 2018
"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."
Jennifer J.
Learner since 2020
"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
Larry W.
Learner since 2021
"When I need courses on topics that my university doesn't offer, Coursera is one of the best places to go."
Chaitanya A.
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Frequently asked 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
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