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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可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始，按照自己的计划学习。
第 1 门课程（共 3 门）
初级
Conocimientos básicos en estadística descriptiva y exploratoria, probabilidad y conocimientos básicos en lenguaje de programación Python.
完成时间大约为20 小时
西班牙语（Spanish）
字幕：西班牙语（Spanish）
您将学到的内容有
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
您将获得的技能
- 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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100% 在线
立即开始，按照自己的计划学习。
第 1 门课程（共 3 门）
初级
Conocimientos básicos en estadística descriptiva y exploratoria, probabilidad y conocimientos básicos en lenguaje de programación Python.
完成时间大约为20 小时
西班牙语（Spanish）
字幕：西班牙语（Spanish）
提供方
安第斯大学
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.
授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 5 小时
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.
完成时间为 5 小时
5 个视频 （总计 34 分钟）, 8 个阅读材料, 2 个测验
完成时间为 4 小时
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.
完成时间为 4 小时
4 个视频 （总计 43 分钟）, 3 个阅读材料, 3 个测验
完成时间为 4 小时
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.
完成时间为 4 小时
5 个视频 （总计 46 分钟）, 5 个阅读材料, 1 个测验
完成时间为 7 小时
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.
完成时间为 7 小时
8 个视频 （总计 43 分钟）, 10 个阅读材料, 2 个测验
审阅
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- 3 stars8.69%
- 2 stars4.34%
来自INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS APLICADA的热门评论
由 HG 提供Jan 28, 2022
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.
由 LP 提供Dec 28, 2021
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.
关于 Ciencia de datos 专项课程
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.
常见问题
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