Spezialisierung Ciencia de datos

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Spezialisierung Ciencia de datos

Comienza tu carrera en ciencia de datos. Entiende el proceso para desarrollar proyectos basados en datos, principalmente de ciencia de datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación de los modelos, usando herramientas y lenguajes de un científico de datos.

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3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.6

(153 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan

1 Monat bei 10 Stunden pro Woche

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Überblick

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.

Praktisches Lernprojekt

Descripción de los proyectos: Los estudiantes pueden aplicar lo aprendido en casos relacionados con los sectores inmobiliario, medio ambiente y recursos humanos, utilizando datos similares a los que se manejan en el contexto real. Es así como podrán acercarse a participar en el desarrollo de proyectos centrados en datos y fortalecer sus habilidades de científicos de datos.

Hacer uso de la estadística bivariada para realizar análisis con el fin de validar hipótesis que sean relevantes para la organización.
Construir modelos predictivos con datos disponibles por medio de herramientas de aprendizaje automático basadas en el lenguaje de programación Python
Comprender y aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Data Synthesis
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Transformation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Jupyter

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Unterrichtet in Spanisch

25 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Universidad de los Andes.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Introducción a la ciencia de datos aplicada

KURS 119 Stunden4.7 (405 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Design Thinking

Kategorie: Statistical Hypothesis Testing

Kategorie: Correlation Analysis

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Descriptive Statistics

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Data-Driven Decision-Making

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Probability & Statistics

Kategorie: Business Analytics

Kategorie: Data Visualization Software

Kategorie: Data Science

Modelos predictivos con aprendizaje automático

KURS 220 Stunden4.7 (75 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Comprender qué es el aprendizaje automático y los tipos de problemas que pueden resolverse con estas técnicas.
Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje automático en Python.
Entender el proceso para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación del modelo.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Statistical Methods

Kategorie: Data-Driven Decision-Making

Kategorie: Data Ethics

Kategorie: Feature Engineering

Integración y preparación de datos

KURS 319 Stunden4.9 (100 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Quality

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Data Validation

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Data Synthesis

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Data Wrangling

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Dimensionality Reduction

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Dozenten

Maria Del Pilar Villamil Giraldo

Universidad de los Andes

3 Kurse9.593 Lernende

Haydemar Nuñez Castro

Universidad de los Andes

8 Kurse4.449 Lernende

von

Universidad de los Andes

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

Este programa especializado consta de 3 cursos de 4 semanas. Idealmente este programa te tomaría alrededor de 12 semanas (3 meses aproximadamente) en finalizar y aprobar todos los contenidos. Recuerda que puedes tomarte más o menos tiempo, pues estos cursos te permiten avanzar a tu propio ritmo.

CPersonas con conocimientos básicos de programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadística y en bases de datos relacionales.

Consideramos que si tomas los cursos en el siguiente orden, podrás aprovechar al máximo esta especialización.

Introducción a la ciencia de datos aplicada
Modelos predictivos con aprendizaje automático
Integración y preparación de datos

Al finalizar el programa especializado estarás en capacidad de :

Entender el proceso que hay que llevar a cabo para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación de los modelos.
Utilizar herramientas y lenguajes de un científico de datos.
Hacer uso de la estadística bivariada para realizar análisis que involucran más de una variable a través de la herramienta Jupyter Notebook con el fin de validar hipótesis que sean relevantes para la organización.
Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje automático basadas en el lenguaje de programación Python.
Aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas, con el fin de llevarlas a un formato adecuado para los análisis a realizar.