El manejo de datos que permita generar conocimiento útil para una organización es cada vez más importante en los trabajos de alta demanda al día de hoy. Es así como este curso presenta al estudiante una metodología para el desarrollo de proyectos basados en datos, en especial de ciencia de datos. Hace énfasis en los procesos de exploración, transformación, integración de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas con el fin de mejorar la eficiencia y calidad en los resultados de análisis posteriores como los basados en modelos analíticos. El estudiante tendrá a su disposición diferentes tutoriales con ejemplos en contextos cercanos a la realidad para comprender mejor los conceptos desarrollados en el curso y practicar su aprendizaje con el punto de extensión propuesto en cada tutorial. De igual manera, contará con videos, lecturas ilustradas y sugerencias de lecturas para profundizar en los temas de interés. Consideramos que esto le permitirá al estudiante afianzar sus conocimientos llevando a la práctica lo aprendido.
Integración y preparación de datos
Integración y preparación de datos
本课程是 Ciencia de datos 专项课程 的一部分
位教师：Maria Del Pilar Villamil Giraldo
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我们要求所有学生根据授课教师的教学风格和质量提供对授课教师的反馈。
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初级
Conocimientos básicos en programación, en especial en lenguaje Python, en bases de datos relacionales y en estadística.
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初级
Conocimientos básicos en programación, en especial en lenguaje Python, en bases de datos relacionales y en estadística.
您将学到什么
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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9 项作业
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
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.
涵盖的内容
7个视频10篇阅读材料3个作业1个讨论话题3个插件
7个视频• 总计65分钟
- Introducción al curso• 6分钟
- Anaconda y su instalación• 12分钟
- Video Introductorio Exploración y visualización de datos • 4分钟
- Video animado - caso del proyecto• 2分钟
- Manipulación básica de fuentes de datos• 15分钟
- Caso de perfilamiento de datos • 20分钟
- Gráficos de visualización• 6分钟
10篇阅读材料• 总计170分钟
- Presentación del curso• 10分钟
- Recomendaciones para tener éxito• 10分钟
- Foro: Problemas técnicos• 10分钟
- ¿Cuál será nuestro proyecto?• 10分钟
- Actividad: Listos para manipular diferentes fuentes de datos• 25分钟
- Detalles para realizar un perfilamiento de datos en python • 10分钟
- Actividad: Afianzar el perfilamiento de datos• 20分钟
- Funciones en python para obtener gráficos• 15分钟
- Actividad: Muro colaborativo ¿Qué dicen los datos? • 15分钟
- Proyecto: Manos a la obra, a aplicar lo visto en el proyecto• 45分钟
3个作业• 总计60分钟
- ¿Qué hemos aprendido?• 30分钟
- El proyecto del curso y la Metodología ASUM-D• 15分钟
- Preparándonos para continuar• 15分钟
1个讨论话题• 总计10分钟
- Cuéntanos de ti• 10分钟
3个插件• 总计45分钟
- Ambiente de trabaj• 15分钟
- Etapas de un proyecto de analítica en la metodología ASUM-DM • 20分钟
- Perfilamiento de datos• 10分钟
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.
涵盖的内容
4个视频7篇阅读材料2个作业2个讨论话题5个插件
4个视频• 总计25分钟
- Preparación de datos para mejorar su calidad• 4分钟
- La calidad de los datos y su importancia• 5分钟
- La estandarización en un caso• 10分钟
- Problemas y soluciones a datos inconsistentes• 5分钟
7篇阅读材料• 总计143分钟
- Resolver problemas de completitud de datos• 8分钟
- Actividad: Resolver problemas de completitud de datos• 20分钟
- Actividad: aplicar la estandarización • 20分钟
- Actividad: Muro colaborativo transformación de los datos de acuerdo con el contexto de los mismos • 10分钟
- Actividad: Identificar y resolver problemas de duplicidad• 20分钟
- Actividad: Mejorar la consistencia de datos • 20分钟
- Proyecto: "Manos a la obra, a aplicar lo visto en el proyecto" Incluyamos la calidad de datos al caso del proyecto • 45分钟
2个作业• 总计45分钟
- ¿Qué hemos aprendido?• 30分钟
- Preparándonos para continuar• 15分钟
2个讨论话题• 总计15分钟
- Foro: impacto de las soluciones planteadas para corregir problemas de completitud• 10分钟
- Identificar causas de los problemas de duplicidad• 5分钟
5个插件• 总计55分钟
- Problemas y soluciones a datos faltantes• 10分钟
- Impacto de las soluciones planteadas para corregir problemas de completitud• 5分钟
- ¿Estandarización o libertad?• 15分钟
- Problemas y soluciones a datos duplicados• 10分钟
- Consistencia exacta y difusa • 15分钟
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!
涵盖的内容
4个视频6篇阅读材料2个作业2个讨论话题3个插件
4个视频• 总计19分钟
- Integración de datos• 3分钟
- Técnicas de integración• 3分钟
- Tutorial: Manejos de join en Python• 7分钟
- Integrando datos: Integraciones complejas• 5分钟
6篇阅读材料• 总计135分钟
- Actividad: integración de datos• 30分钟
- VideoTutorial: lookups en Python • 10分钟
- Actividad: integra nuevos datos • 30分钟
- VideoTutorial: integración de datos no estructurados • 10分钟
- Actividad: Integrando Texto• 10分钟
- Proyecto: Manos a la obra, tú estrategia de integración• 45分钟
2个作业• 总计45分钟
- Cuestionario sumativo: ¿Qué hemos aprendido? • 30分钟
- Cuestionario Formativo: preparándonos para continuar• 15分钟
2个讨论话题• 总计35分钟
- Integración de datos• 20分钟
- Integración de datos• 15分钟
3个插件• 总计45分钟
- ¿Qué es un lookup?• 15分钟
- ¿Cómo integramos datos no estructurados?• 10分钟
- Tipos de Joins • 20分钟
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.
涵盖的内容
4个视频8篇阅读材料2个作业1个讨论话题4个插件
4个视频• 总计17分钟
- Introducción al módulo• 3分钟
- Transformación de Datos: tipos y técnicas• 4分钟
- Procesamiento de texto• 7分钟
- Video de cierre• 3分钟
8篇阅读材料• 总计125分钟
- VideoTutorial: seleccionando atributos - caso de estudio• 10分钟
- Actividad: seleccionando atributos • 10分钟
- VideoTutorial: presentación caso de uso• 10分钟
- Actividad: preparando los datos con normalización• 10分钟
- Video Tutorial: PCA en Python • 15分钟
- Actividad: aplicando reducción de dimensionalidad • 10分钟
- Actividad: transformación de texto en Python• 10分钟
- Proyecto: Manos a la obra, preparación de datos acercándonos a la construcción de modelos analíticos al caso del proyecto• 50分钟
2个作业• 总计60分钟
- Cuestionario sumativo: validando el aprendizaje de todo el curso• 45分钟
- Cuestionario Formativo: preparándonos para continuar • 15分钟
1个讨论话题• 总计10分钟
- Estrategias de selección de atributos • 10分钟
4个插件• 总计60分钟
- Lectura sobre procesamiento de datos• 20分钟
- Transformando atributos• 10分钟
- Reducción de dimensionalidad y sus técnicas• 10分钟
- Técnicas de pre-procesamiento de texto • 20分钟
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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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Felipe M.
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Larry W.
Chaitanya A.
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已于 May 22, 2024审阅
un curso que disfruté muchísimo, me dio la oportunidad de avanzar de acuerdo a mi ritmo.
已于 Jun 21, 2025审阅
Muy buen programa para iniciar en la Ciencia de Datos
已于 Oct 19, 2024审阅
excelente contenido puede mejorar en la cuestion de aprendizaje interactivo
常见问题
Al inscribirte al curso puedes elegir la opción que más te interese, bien sea auditarlo, en cuyo caso tendrás acceso al contenido del curso de forma gratuita; o con certificación, en cuyo caso deberás realizar algunas evaluaciones adicionales obligatorias y cumplir con los demás requisitos de la plataforma (hacer la verificación de identidad al presentar las evaluaciones obligatorias, lograr el porcentaje mínimo para pasar el curso y pagar directamente a Coursera el precio de la certificación anunciado en la plataforma).
El certificado de participación lo emite Coursera directamente. Puedes adquirirlo siempre y cuando cumplas con los tres requisitos siguientes: presentar las evaluaciones adicionales obligatorias, hacer la verificación de identidad al presentarlas, lograr el porcentaje mínimo para pasar el curso y pagar el precio anunciado por la plataforma.
Una vez cumplidos los requisitos para la obtención del certificado, debes realizar el pago directamente a Coursera. Ten en cuenta que actualmente las plataformas sólo permiten pagos con tarjetas de crédito internacionales; pero esperamos que pronto activen nuevas alternativas. En caso de que no cuentes con este medio de pago (tarjeta de crédito internacional), puedes solicitar ayuda financiera directamente a la plataforma a través de la opción "Learn more and apply" (Aprender más y aplicar) en la sección "Financial Aid" (Ayuda Financiera) que encuentras debajo del botón de inscripción "Enroll" (Inscribirse). Allí tendrás que completar una aplicación muy sencilla; ningún otro documento o trámite es necesario.
El certificado de participación se expide con el logo de la Universidad de los Andes y el de la plataforma, da cuenta de la participación del estudiante en el curso indicando las horas de trabajo semanal estimadas y está firmado por el profesor de la Universidad. En ningún caso, el certificado representa créditos académicos que puedan ser homologados en programas presenciales o en modalidad híbrida de la Universidad de los Andes.
Los asuntos relacionados con tu cuenta en Coursera, tu inscripción y acceso al curso, el pago y emisión del certificado, entre otros, son gestionados por la plataforma directamente, por lo que te sugerimos contactarlos (en español o inglés) al "Learner Help Center" (Centro de ayuda al estudiante) en:
https://learner.coursera.help/hc/es/categories/201216173#section_0.
El curso está diseñado para que usted avance al ritmo que más le convenga. Si debe suspender y quiere retomar el curso después, solo debe ingresar al curso como lo hacía antes y continuar o volver a empezar para refrescar lo que ya había hecho. No se preocupe si la plataforma le muestra las tareas que tiene atrasadas, es solo una guía. Sin embargo, tenga en cuenta que puede que el grupo de estudiantes que inició el curso al tiempo que usted ya vaya más adelante, por lo que es posible que nadie esté activo en los foros o las actividades de revisión por pares. Si desea unirse a un grupo que esté activo en ese momento, solo debe pasarse a una nueva sesión, dando clic en el botón Restablecer mis fechas límite (Reset my deadlines) que parece en la franja de color superior de la página un vistazo (Overview) dentro del curso.
Si quieres conocer más sobre la Universidad de los Andes, puedes consultar los siguientes vínculos:
- Video promocional: https://www.youtube.com/watch?v=J98GEwFJYms
- Página oficial: http://www.uniandes.edu.co
- Admisiones y registro: https://registro.uniandes.edu.co/index.php/scouting/ipor-queestudiar-en-uniandes
Contáctanos en la Cra 1 Nº 18A- 12 Bogotá, (Colombia). Código postal 111711 Bogotá, Colombia; por correo electrónico en [email protected]; o por teléfono en +571 3394949, +571 3394999, extensiones 3301, 5050 y 1649.
A continuación encuentras algunos links de ayuda en Coursera:
- Ayuda con certificados y demás preguntas (Ayuda al Estudiante o Learner Help Center): https://learner.coursera.help/hc/en-us
- ¿Cómo inscribirse en un curso?: https://learner.coursera.help/hc/es/articles/209818603-Inscribirse-en-un-curso
- Opciones de inscripción a un curso o programa especializado: https://learner.coursera.help/hc/es/articles/209818613
- ¿Cómo puedo pagar por el certificado de un curso o programa especializado?: https://learner.coursera.help/hc/es/articles/208280146-Pay-for-a-course-or-Specialization
- ¿Cuándo empiezan los cursos?:
https://learner.coursera.help/hc/es/articles/208279766
- ¿Cómo solicito ayuda económica?:
https://learner.coursera.help/hc/es/articles/209819033-Solicitar-
- Ayuda económica
- ¿Qué cursos ofrece la Universidad de los Andes en Coursera?:
Si eres estudiantes de pregrado y posgrado, personal académico y/o personal administrativo de la Universidad de los Andes, puedes certificarte de forma completamente gratuita cuando completes un MOOC de la Universidad de los Andes, del Tecnológico de Monterrey o de la Pontificia Universidad Católica de Chile, gracias a la alianza que formaron estas universidades, denominada La Tríada. Para lograrlo, debes ingresar al portal de la Tríada en Coursera: https://coursera.org/programs/la-triada-fegw7 y hacer clic en el botón de “Únete de forma gratuita”. Luego en “Inicia sesión con UNIVERSIDAD DE LOS ANDES” (utiliza tu usuario y clave de correo electrónico DE UNIANDES para ingresar. Regístrate como “Soy un usuario nuevo” (así tu cuenta de Coursera esté asociada a tu correo Uniandes). Únete al programa, revisa la oferta y disfruta de los MOOCs y programas de La Tríada. Para aclarar este proceso, ingresa a: https://moocs.uniandes.edu.co/la-triada-en-coursera/, donde encontrarás un video con el paso a paso, respuestas a las preguntas frecuentes y un email de soporte en caso de que necesites ayuda.
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