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Recolección y exploración de datos

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Recolección y exploración de datos

蒙特雷科技大学

关于此课程: Organizaciones tan diferentes como Amazon, Cemex o Costco utilizan el análisis de datos para una mejor toma de decisiones que les permita identificar a sus clientes más rentables, retener y contratar talento o bien optimizar sus cadenas de suministro. Lo cierto es que las organizaciones compiten ahora tomando decisiones basadas en la explotación de los datos y uso de métodos estadísticos. Sin embargo, la forma en que estos datos se obtienen, manipulan y utilizan, puede definir el fracaso o el éxito de estas organizaciones. El primer paso antes de convertir estos datos en información que agregue valor a la organización es recolectar y limpiar dichos datos. En este curso podrás reconocer y recolectar los tipos de datos disponibles de manera estructurada y no estructurada en el mundo de negocios actual, así como preparar, aplicar y limpiar estos datos para su posterior explotación. Adicionalmente, serás capaz de realizar una exploración de los datos que te permita elaborar un análisis preliminar del proceso de negocio bajo estudio. Al terminar este curso habrás desarrollado la capacidad de comprender y aplicar de manera efectiva las metodologías y técnicas relacionadas con la recopilación de datos, utilizando un software de última generación, como el Watson Analytics. Agradecemos a Fundación Televisa por su participación en la producción de este curso; con lo cual colabora a inspirar y desarrollar el potencial de las personas, a través de su compromiso con la educación y la cultura.


制作方:  蒙特雷科技大学
蒙特雷科技大学

  • Dr. Jorge Alonso Ramírez Medina

    教学方:  Dr. Jorge Alonso Ramírez Medina , Profesor Titular

    Campus Estado de México
基本信息
课程 2(共 5 门,决策数据分析 Specialization )
承诺学习时间4 semanas de estudio, 3-5 horas por semana
语言
Spanish
如何通过通过所有计分作业以完成课程。
用户评分
4.3 星
平均用户评分 4.3查看学生的留言
授课大纲
第 1 周
El reto de tomar mejores decisiones
En este módulo, comprende la parte teórica del curso, examinarás cómo en este nuevo entorno de negocios las organizaciones utilizan el análisis de datos para competir y obtener una ventaja competitiva. Identificarás los tipos de datos y sus características a efecto que reconozcas el nivel de madurez de la organización (con respecto al uso de datos).
6 视频, 9 阅读材料
  1. 视频: Bienvenida
  2. Reading: ¿Qué puedo esperar de este curso?
  3. 视频: Las innovaciones del siglo XXI
  4. 视频: ¿Cómo registrarse y crear una cuenta en Watson Analytics? (Exploración inicial)
  5. Reading: Metodología
  6. Reading: ¿Cómo hacer uso de un Peer Review?
  7. Reading: ¿Cómo utilizar los Foros de discusión?
  8. Reading: Encuesta de inicio
  9. Reading: Preguntas frecuentes
  10. Reading: Uno de los activos más valiosos de la empresa
  11. 视频: Calidad de los datos
  12. Reading: ¿Qué preguntas responde el análisis de datos?
  13. 视频: Delta se usa para cambio
  14. Reading: El Delta Analítico de Davenport
  15. 视频: ¿Cuándo es adecuado utilizar datos para la toma decisiones?
已评分: Evaluación Módulo 1
第 2 周
Recopilación de datos
En este módulo conocerás más sobre los datos y el valor de los mismos. Explorarás el uso de la herramienta computacional de Watson Analytics para la recolección de datos que te permitirá importar datos estructurados y realizar un análisis descriptivo de los mismos.
3 视频, 4 阅读材料, 2 练习测试
  1. 视频: Respondiendo a los problemas de negocio
  2. Reading: El valor cambiante de la información
  3. Reading: El proceso ETL
  4. 视频: Importando datos estructurados a Watson Analytics
  5. Reading: Archivos para práctica en Watson Analytics
  6. Practice Quiz: Quiz Práctico
  7. 视频: En busca de la felicidad
  8. Reading: Archivo de práctica
  9. Practice Quiz: Quiz Práctico
已评分: Evaluación Módulo 2
第 3 周
Un mundo de datos no ordenados
En este módulo aprenderás el manejo de datos no estructurados utilizando la herramienta computacional Import-io para la lectura de datos de algún sitio web, así como la importación a Watson Analytics de datos de Twitter. Este módulo comprende la parte práctica del curso, por lo que al final del mismo deberás resolver un caso práctico utilizando las dos herramientas antes descritas.
6 视频, 1 阅读材料
  1. 视频: ¿Por qué las empresas se deben preocupar por los datos no estructurados?
  2. 视频: Importando datos no estructurados con import-io e integración a Watson Analytics. Parte 1.
  3. 视频: Importando datos no estructurados con import-io e integración a Watson Analytics. Parte 2.
  4. Reading: Archivos para práctica en Watson Analytics
  5. 视频: ¿Qué dicen los clientes de mi empresa?
  6. 视频: Datos de Twitter usando Watson Analytics
  7. 视频: Caso: La NFL
已评分: Ejercicio de Datos No Estructurados utilizando import.io
已评分: Revisión de ejercicio Twitter
已评分: Ejercicio de Datos No Estructurados, la NFL.
已评分: Evaluación Módulo 3
第 4 周
Exploración de datos
Al finalizar este módulo serás capaz de explorar los datos utilizando las capacidades de visualización de la herramienta Watson Analytics. De la misma manera, aprenderás a encontrar patrones y relaciones en los datos que representan respuestas a problemas de negocio.
3 视频, 5 阅读材料, 2 练习测试
  1. 视频: Obteniendo información descriptiva y visualizando datos utilizando Watson Analytics
  2. Reading: Archivos para práctica en Watson Analytics
  3. Reading: La importancia de comunicar visualmente los datos
  4. Practice Quiz: Quiz Práctico
  5. 视频: Las Grandes Ligas
  6. Reading: Archivos para práctica en Watson Analytics
  7. Reading: Modelación de datos utilizando técnicas estadísticas
  8. Practice Quiz: Quiz Práctico
  9. 视频: Resumen de lo aprendido
  10. Reading: Encuesta de cierre
已评分: Evaluación Módulo 4

常见问题解答
运作方式
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制作方
蒙特雷科技大学
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可用

评分和审阅
已评分 4.3,总共 5 个 182 评分

AS

Fantástico curso como introducción en el mundo del análisis de datos. 100% recomendable.

AV

Este curso es mucho mejor que el primero. Tal vez porque es más práctico, pero ya empezamos a ver técnicas que pueden utilizarse en la vida profesional y en la vida diaria.

johan felipe cortes cediel

El curso fue muy bueno, practico y se experimentan varias herramientas que me enseñaron en obtener datos de prácticamente cualquier sector.

d

Hace falta actualizar el curso de acuerdo a la versión de la aplicación de IBM que se usa para los ejercicios.



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