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In diesem Kurs gibt es 4 Module
La ciencia de datos es un área enfocada en la extracción de conocimiento a partir de conjuntos de datos con diversas fuentes y formas. El conocimiento adquirido es generado por diversas técnicas derivadas de estadística, minería de datos, aprendizaje automático. En este curso, serás introducido a los conceptos generales de las ciencias de datos con la ayuda del lenguaje de programación Python. Python es un lenguaje de propósito general y es usado para aplicar los métodos de ciencias de datos gracias a la gran cantidad de librerías disponibles y la enorme comunidad que las soporta.
Esta sección, te introduce en la ciencia de datos y el uso de Python como herramienta principal. Incluye una bienvenida y fundamentos básicos, instalación de Python y exploración de Jupyter Notebook. También se cubren tipos de datos, estructuras de control y manejo de variables en Python.
Das ist alles enthalten
13 Videos11 Lektüren8 Aufgaben
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13 Videos•Insgesamt 65 Minuten
Introducción a la semana 1•1 Minute
Presentación de tu profesora•1 Minute
Introducción a la Ciencias de Datos•4 Minuten
Introducción a Python•2 Minuten
Instalación de Python•5 Minuten
Explorando Juypter•7 Minuten
Tipos de datos en el mundo real•6 Minuten
Variables en Python•4 Minuten
Cadenas de texto y listas•8 Minuten
Estructuras de control•10 Minuten
Funciones•8 Minuten
Presentación•1 Minute
Estructuras de datos en Python•10 Minuten
11 Lektüren•Insgesamt 110 Minuten
Arrancando Motores•10 Minuten
Lo que encontrarás en la semana 1•10 Minuten
Presentación•10 Minuten
¿Qué es la Ciencia de Datos?•10 Minuten
¿Por qué Python? •10 Minuten
Descargas de Python/ Anaconda•10 Minuten
Presentación•10 Minuten
Presentación de la Unidad•10 Minuten
Las funciones•10 Minuten
Estructuras de Datos•10 Minuten
Cierre de la unidad•10 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 1.020 Minuten
Checkpoint 1•30 Minuten
Cuestionario: Tipos de datos•60 Minuten
Cuestionario: Tipos de variables•180 Minuten
Cuestionario: Cadenas de texto y listas•30 Minuten
Cuestionario: Estructuras de control•180 Minuten
Cuestionario: Funciones•180 Minuten
Cuestionario: Estructura de datos•180 Minuten
Cuestionario: Estructura de datos en Python•180 Minuten
2. Recolección y preparación de datos
Modul 2•36 Stunden abzuschließen
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En esta sección, aprenderás a trabajar con DataFrames y series usando la biblioteca Pandas, obteniendo datos de diferentes fuentes y realizando web scraping. Además, se enfocará en técnicas de limpieza de datos, identificación de datos anómalos y preparación de datos para el análisis.
Das ist alles enthalten
17 Videos9 Lektüren11 Aufgaben
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17 Videos•Insgesamt 81 Minuten
Introducción a la semana 2•1 Minute
Conceptos básicos de Pandas•1 Minute
Obteniendo datos de Kaggle•2 Minuten
Tutorial•2 Minuten
Indexando en Pandas•11 Minuten
Leyendo diferentes tipos de fuentes•5 Minuten
¿Qué es una serie?•1 Minute
Trabajando con series•6 Minuten
Introducción a Web Scraping•1 Minute
Usando Web Browser•2 Minuten
Usando request•15 Minuten
Usando Beautifulsoup•6 Minuten
¿Qué es la limpieza de datos?•1 Minute
Preparando los datos con Kaggle•9 Minuten
Limpiando datos con Python•9 Minuten
Limpieza de datos atípicos por cuartiles•6 Minuten
Limpieza de datos atípicos por desviación estándar•3 Minuten
9 Lektüren•Insgesamt 90 Minuten
Presentación•10 Minuten
Bienvenido a la semana 2•10 Minuten
Lo que encontrarás en la semana 2•10 Minuten
Presentación•10 Minuten
Página web•10 Minuten
Presentación de contenido•10 Minuten
Presentación•10 Minuten
cOM•10 Minuten
Cierre•10 Minuten
11 Aufgaben•Insgesamt 1.980 Minuten
CheckPoint 2•180 Minuten
Cuestionario: Dataframes en Pandas•180 Minuten
Cuestionario: Indexando en Pandas•180 Minuten
Cuestionario: Leyendo diferentes tipos de fuentes•180 Minuten
Cuestionario: Series en Pandas•180 Minuten
Cuestionario: Web Scraping y usando webbrowser•180 Minuten
Cuestionario: Usando request•180 Minuten
Cuestionario: Usando beautifulsoup•180 Minuten
Cuestionario: Preparando datos con Kaggle y limpiándolos con Python•180 Minuten
Cuestionario: Limpieza de datos atípicos por cuartiles•180 Minuten
Cuestionario: Limpieza de datos atípicos por desviación estándar•180 Minuten
3. Visualización de datos
Modul 3•31 Stunden abzuschließen
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Esta sección enseña la importancia de la visualización de datos en la ciencia de datos. Los estudiantes aprenderán sobre diferentes tipos de visualizaciones, los elementos de un gráfico efectivo y la relevancia de la visualización en el contexto del big data.
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15 Videos13 Lektüren9 Aufgaben
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15 Videos•Insgesamt 93 Minuten
Introducción a semana 3•1 Minute
¿Qué es la visualización de datos?•1 Minute
Importancia de las gráficas en la ciencia de datos•2 Minuten
Elementos de un gráfico•3 Minuten
Gráficas de línea •5 Minuten
Práctica: Gráficas de línea: Parte 1•10 Minuten
Práctica: Gráficas de línea: Parte 2•6 Minuten
Gráficas de dispersión•3 Minuten
Práctica: Gráficas de dispersión: Parte 1•11 Minuten
Práctica: Gráficas de dispersión: Parte 2•11 Minuten
Histogramas •4 Minuten
Práctica: Histogramas •12 Minuten
Gráficas de caja•10 Minuten
Mapas de calor•5 Minuten
Práctica: Mapas de calor•8 Minuten
13 Lektüren•Insgesamt 130 Minuten
Bienvenida•10 Minuten
Lo que encontrarás en la semana 3•10 Minuten
Presentación de contenido•10 Minuten
Recurso 3.1.1•10 Minuten
Recurso 3.1.2•10 Minuten
Recurso 3.1.3•10 Minuten
Presentación•10 Minuten
Recurso 3.2.1•10 Minuten
Recurso 3.2.2•10 Minuten
Recurso 3.2.3•10 Minuten
Recurso 3.2.4•10 Minuten
Recurso 3.2.5•10 Minuten
Cierre•10 Minuten
9 Aufgaben•Insgesamt 1.620 Minuten
CheckPoint 3•180 Minuten
Cuestionario: Visualización de Datos•180 Minuten
Cuestionario: Gráficas en Data Science•180 Minuten
Cuestionario: Elementos de un Gráfico•180 Minuten
Cuestionario: Gráficas de línea•180 Minuten
Cuestionario: Gráficas de dispersión•180 Minuten
Cuestionario: Histogramas•180 Minuten
Cuestionario: Gráfica de caja•180 Minuten
Caso: Mapas de calor•180 Minuten
4. Manejo de bases de datos
Modul 4•27 Stunden abzuschließen
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La sección final se centra en la gestión de bases de datos, introduciendo conceptos básicos de bases de datos y SQL. Los estudiantes aprenderán a interactuar con bases de datos, ejecutar consultas y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
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10 Videos12 Lektüren9 Aufgaben
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10 Videos•Insgesamt 56 Minuten
Introducción a semana 4•1 Minute
¿Qué es una base de datos?•4 Minuten
¿Qué es SQL?•3 Minuten
Select: Parte 1•8 Minuten
Select: Parte 2•10 Minuten
Select, where y join•11 Minuten
Modificando la tabla con update y delete•6 Minuten
Pandas con SQL•7 Minuten
¿Qué es NoSQL?•4 Minuten
Cierre semana 4•1 Minute
12 Lektüren•Insgesamt 120 Minuten
Presentación•10 Minuten
Lo que encontrarás en la semana 4•10 Minuten
Presentación•10 Minuten
Recurso 4.1.1•10 Minuten
Lectura: Base de datos.•10 Minuten
Presentación•10 Minuten
Recurso 4.2.1•10 Minuten
Lectura: Qué es y para qué sirve SQL•10 Minuten
Recurso 4.2.7•10 Minuten
Cierre•10 Minuten
Agradecimientos•10 Minuten
Ligas de interés•10 Minuten
9 Aufgaben•Insgesamt 1.470 Minuten
CheckPoint 4•30 Minuten
Cuestionario: ¿Qué es una base de datos?•180 Minuten
Cuestionario: ¿Qué es SQL?•180 Minuten
Cuestionario: Select•180 Minuten
Cuestionario: Insert•180 Minuten
Cuestionario: Select, Where y Join•180 Minuten
Cuestionario: Modificando la tabla con Update y Delete•180 Minuten
Cuestionario: Pandas con SQL•180 Minuten
Cuestionario: ¿Qué es NoSQL?•180 Minuten
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Lehrkraftbewertungen
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When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Specialization?
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