中El objetivo del curso es lograr que los estudiantes apliquen los principios básicos, las características de la Analítica y ciencias de datos así como las etapas en el proceso de desarrollo de un proyecto de análisis de datos. Los estudiantes también se familiarizarán con el preprocesamiento de datos y serán capaces de manejar a, nivel práctico, las principales técnicas componentes de este, como el análisis de faltantes, la detección de outliers, las técnicas de normalización, discretización y reducción dimensional.
Analítica y ciencia de datos para negocios
您将学到什么
Aplicación de principios básicos y características de la Analítica y Ciencias de Datos en el desarrollo de proyectos de análisis de datos.
Manejo de técnicas de preprocesamiento de datos, como detección de outliers y normalización.
您将获得的技能
- Statistical Programming
- Software Installation
- Supervised Learning
- Data Processing
- Dimensionality Reduction
- R (Software)
- Big Data
- Data Science
- R Programming
- Databases
- Business Analytics
- Analytics
- Anomaly Detection
- Data Quality
- Business Analysis
- Exploratory Data Analysis
- Project Management Life Cycle
- Data Transformation
- Data Cleansing
- Data Analysis
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作业
21 项作业
授课语言：西班牙语
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
该课程共有5个模块
Esta sección presenta los conceptos esenciales para poder desarrollar el curso con éxito. Te invitamos a revisarlo todas las veces que lo consideres necesario.
涵盖的内容
24个视频1篇阅读材料5个作业
En este módulo, presentaré las principales técnicas de business analytics, a partir de una revisión general del universo de técnicas de analítica de datos y cuáles son la s más comúnmente usadas en los modelos de analítica aplicados en negocios.
涵盖的内容
20个视频2篇阅读材料4个作业
En este Módulo se desarrolla el preprocesamiento de datos que corresponde a la etapa más compleja y de mayor duración de tiempo dentro de un proyecto de analítica de negocios. En particular, abordaremos todo lo referente al problema de los datos faltantes y las opciones de tratamiento frente a dicho problema.
涵盖的内容
19个视频2篇阅读材料6个作业
En este módulo, continuaremos aprendiendo sobre la etapa del preprocesamiento, pero ahora nos enfocaremos en la detección y el tratamiento de los valores atípicos o extremos, llamados también outliers.
涵盖的内容
13个视频2篇阅读材料3个作业
En este último módulo se continuará explicando la etapa del preprocesamiento, pero ahora nos enfocaremos en las técnicas de transformación y la reducción dimensional de datos.
涵盖的内容
23个视频3篇阅读材料3个作业
位教师
授课教师评分
4.4 (17个评价)
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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EA
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已于 Feb 24, 2024审阅
Sumamente valioso este curso para los que comenzamos en R, muchas gracias por compartirlo.
HL
5
已于 Jun 6, 2024审阅
Estupendo curso y super recomendado para entender las diferentes técnicas de análisis en R
AS
5
已于 May 27, 2024审阅
un curso muy completo para el analisis de datos, aprendes una buena aplicación de R para datos faltantes
常见问题
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