中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.
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.
您将获得的技能
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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
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
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
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
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学生评论
102 条评论
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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 Oct 19, 2024审阅
excelente contenido puede mejorar en la cuestion de aprendizaje interactivo
已于 Jun 21, 2025审阅
Muy buen programa para iniciar en la Ciencia de Datos
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