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Introducción a la ciencia de datos aplicada

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Introducción a la ciencia de datos aplicada

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Ciencia de datos“

Dozenten: John Calvo Martínez

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4 Module

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

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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: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Statistics
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Science
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Correlation Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Python Programming
Kategorie: Jupyter

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

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.

El curso consta de 4 módulos, cada uno de una semana, en los cuales al final del mismo, se tiene una lección dedicada al desarrollo del proyecto del curso. Los módulos son: Módulo 1. La ciencia de datos y los científicos de datos: En este módulo, se presenta los aspectos fundamentales de la ciencia de datos, la metodología ASUM-DM para la implementación de estos proyectos y la metodología design thinking para identificar problemas y oportunidades de negocio. Módulo 2. Análisis exploratorio de datos: En este módulo, se presenta los conceptos asociados a estadística descriptiva y exploratoria univariada, y una ejemplificación de estos mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook, los cuales son utilizados para validar hipótesis de negocio. Módulo 3. Modelos analíticos basados en estadística bivariada: En este módulo, se presenta los conceptos asociados a pruebas de correlación y análisis de tablas de contingencia, y una ejemplificación de estos mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook, los cuales son utilizados para validar hipótesis de negocio. Módulo 4. Comparaciones entre grupos y validación de modelos estadísticos: En este módulo, se presenta los conceptos asociados a ANOVAS a una y dos vías, y una ejemplificación de estos mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook, los cuales son utilizados para validar hipótesis de negocio. Este curso está pensado para personas de diferentes disciplinas que quieran adentrarse en el mundo de la ciencia de datos, que estén iniciando estudios universitarios o con títulos de técnicos o tecnológicos, así mismo, se recomienda tener un background de conocimientos básicos en probabilidad y estadística. El aspirante a tomar este curso puede provenir de cualquier campo del conocimiento ya sea de gobierno, la industria, la consultoría, la academia, etc. Para el desarrollo de este curso, es necesario la instalación de un programa especial (Anaconda – Jupyter Notebook) con el fin de poder realizar los análisis de los datos a través del lenguaje de programación Python, es recomendable que el equipo cuente con más de 4GB de RAM y espacio en disco duro superior a 1GB.

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.

Das ist alles enthalten

5 Videos8 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen3 Plug-ins

5 VideosInsgesamt 34 Minuten

Bienvenida al curso6 Minuten
Instalación de Anaconda12 Minuten
Introducción al Módulo14 Minuten
Definición ciencia de datos8 Minuten
Caso de uso Airbnb 4 Minuten

8 LektürenInsgesamt 140 Minuten

Presentación del curso20 Minuten
Recomendaciones para tener éxito15 Minuten
Problemas técnicos5 Minuten
Ciencia de datos y algunas aplicaciones15 Minuten
Actividad ejemplificación proyecto ciencia de datos20 Minuten
¿Cuál será nuestro proyecto? - caso de uso Airbnb15 Minuten
Iniciación Design Thinking10 Minuten
Manos a la obra: aplicación metodología design thinking al caso de uso Airbnb40 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 75 Minuten

Preparándonos para continuar: Aplicación metodología ASUM-DM al caso de uso airbnb45 Minuten
¿Qué hemos aprendido? La ideación y la ciencia de datos30 Minuten

2 DiskussionsthemenInsgesamt 20 Minuten

Cuéntanos un poco de ti 10 Minuten
Reto: Metodología ciencia de datos aplicada a airbnb10 Minuten

3 Plug-insInsgesamt 60 Minuten

Referencias de apoyo20 Minuten
Metodología ASUM-DM 30 Minuten
Descripción de prototipos10 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

4 Videos3 Lektüren3 Aufgaben3 Diskussionsthemen2 Plug-ins

4 VideosInsgesamt 42 Minuten

Introducción Módulo 24 Minuten
Interacción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Estadística Univariada16 Minuten
Interacción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Métodos de visualización14 Minuten
Interacción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Preparación de datos9 Minuten

3 LektürenInsgesamt 35 Minuten

Definición y tipos de variables10 Minuten
Caso de uso Retail para videos tutoriales15 Minuten
Lectura datos atípicos10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 70 Minuten

Cuestionario formativo: aplicación estadística univariada al caso de uso Airbnb 20 Minuten
Preparándonos para continuar: Validación de hipótesis a partir de gráficos, caso de uso Airbnb.20 Minuten
¿Qué hemos aprendido? Análisis exploratorio de datos 30 Minuten

3 DiskussionsthemenInsgesamt 30 Minuten

Reto: I Validación hipótesis para el caso de uso Airbnb10 Minuten
Reto: II Validación hipótesis para el caso de uso Airbnb10 Minuten
Manos a la obra: Preparación básica de datos caso de uso airbnb10 Minuten

2 Plug-insInsgesamt 60 Minuten

Tablas de frecuencias, medidas de tendencia central, medidas de posición, medidas de posición o localización y medidas de variabilidad30 Minuten
Cómo visualizar los datos30 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen2 Plug-ins

5 VideosInsgesamt 46 Minuten

Introducción M35 Minuten
Video explicación pruebas de correlación de Pearson y Spearman9 Minuten
Interacción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Correlación11 Minuten
Video explicación tablas de contingencia y pruebas chi cuadrado.10 Minuten
Interacción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Tablas de contingencia12 Minuten

5 LektürenInsgesamt 65 Minuten

Elementos caso de uso Retail para videos tutoriales 40 Minuten
Elementos caso de uso Airbnb para cuestionario formativo de correlación 5 Minuten
Uso de p-valor para realizar pruebas chi cuadrado y algunos supuestos 10 Minuten
Elementos caso de uso Retail para videos tutoriales5 Minuten
Manos a la obra elementos caso de uso Airbnb 5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 45 Minuten

¿Qué hemos aprendido?45 Minuten

2 DiskussionsthemenInsgesamt 20 Minuten

Reto: III Validación hipótesis para el caso de uso Airbnb10 Minuten
Reto: III Validación hipótesis para el caso de uso Airbnb10 Minuten

2 Plug-insInsgesamt 60 Minuten

Aplicación del coeficiente de correlación de Pearson y Spearman caso de uso airbnb30 Minuten
Preparándonos para continuar: Validación de hipótesis a partir de hipótesis a partir de tablas de contingencia y pruebas chi cuadrado, caso de uso airbnb 30 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

5 Videos9 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in

5 VideosInsgesamt 25 Minuten

Introducción Módulo 43 Minuten
Los p-test y la significancia estadística8 Minuten
¿Qué es un t-test?6 Minuten
Consolida tu proyecto5 Minuten
Cierre del curso2 Minuten

9 LektürenInsgesamt 250 Minuten

Significancia estadística. El p-test y los intervalos de confianza15 Minuten
Video Tutorial: Interacción Jupyter notebook - caso de uso retail 20 Minuten
Actividad: Aplica p-test e intervalos de confianza en Jupyter en airbnb45 Minuten
Video Tutorial: Interacción Jupyter notebook - caso de uso Retail30 Minuten
Aplicación del t-test 20 Minuten
VideoTutorial: Interacción Jupyter notebook - caso de uso retail 20 Minuten
Manos a la obra, a aplicar lo visto en el proyecto- ANOVA 45 Minuten
Cierre de proyecto en metodología ASUM-DM10 Minuten
Consolida tu proyecto45 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 45 Minuten

Preparándonos para continuar15 Minuten
¿Qué hemos aprendido?30 Minuten

2 DiskussionsthemenInsgesamt 30 Minuten

Foro: la significancia estadística en el mundo real10 Minuten
Reto: IV Análisis de diferentes muestras en caso de uso airbnb20 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

¿Qué es ANOVA? Varianza entre varios grupos15 Minuten

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Dozenten

John Calvo Martínez

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Felipe M.

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„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.“

Häufig gestellte Fragen

Al inscribirte al curso puedes elegir la opción que más te interese, bien sea auditarlo, en cuyo caso tendrás acceso al contenido del curso de forma gratuita; o con certificación, en cuyo caso deberás realizar algunas evaluaciones adicionales obligatorias y cumplir con los demás requisitos de la plataforma (hacer la verificación de identidad al presentar las evaluaciones obligatorias, lograr el porcentaje mínimo para pasar el curso y pagar directamente a Coursera el precio de la certificación anunciado en la plataforma).

El certificado de participación lo emite Coursera directamente. Puedes adquirirlo siempre y cuando cumplas con los tres requisitos siguientes: presentar las evaluaciones adicionales obligatorias, hacer la verificación de identidad al presentarlas, lograr el porcentaje mínimo para pasar el curso y pagar el precio anunciado por la plataforma.

Una vez cumplidos los requisitos para la obtención del certificado, debes realizar el pago directamente a Coursera. Ten en cuenta que actualmente las plataformas sólo permiten pagos con tarjetas de crédito internacionales; pero esperamos que pronto activen nuevas alternativas. En caso de que no cuentes con este medio de pago (tarjeta de crédito internacional), puedes solicitar ayuda financiera directamente a la plataforma a través de la opción "Learn more and apply" (Aprender más y aplicar) en la sección "Financial Aid" (Ayuda Financiera) que encuentras debajo del botón de inscripción "Enroll" (Inscribirse). Allí tendrás que completar una aplicación muy sencilla; ningún otro documento o trámite es necesario.

El certificado de participación se expide con el logo de la Universidad de los Andes y el de la plataforma, da cuenta de la participación del estudiante en el curso indicando las horas de trabajo semanal estimadas y está firmado por el profesor de la Universidad. En ningún caso, el certificado representa créditos académicos que puedan ser homologados en programas presenciales o en modalidad híbrida de la Universidad de los Andes.

Los asuntos relacionados con tu cuenta en Coursera, tu inscripción y acceso al curso, el pago y emisión del certificado, entre otros, son gestionados por la plataforma directamente, por lo que te sugerimos contactarlos (en español o inglés) al "Learner Help Center" (Centro de ayuda al estudiante) en:

https://learner.coursera.help/hc/es/categories/201216173#section_0.

El curso está diseñado para que usted avance al ritmo que más le convenga. Si debe suspender y quiere retomar el curso después, solo debe ingresar al curso como lo hacía antes y continuar o volver a empezar para refrescar lo que ya había hecho. No se preocupe si la plataforma le muestra las tareas que tiene atrasadas, es solo una guía. Sin embargo, tenga en cuenta que puede que el grupo de estudiantes que inició el curso al tiempo que usted ya vaya más adelante, por lo que es posible que nadie esté activo en los foros o las actividades de revisión por pares. Si desea unirse a un grupo que esté activo en ese momento, solo debe pasarse a una nueva sesión, dando clic en el botón Restablecer mis fechas límite (Reset my deadlines) que parece en la franja de color superior de la página un vistazo (Overview) dentro del curso.

Si quieres conocer más sobre la Universidad de los Andes, puedes consultar los siguientes vínculos:

- Video promocional: https://www.youtube.com/watch?v=J98GEwFJYms

- Página oficial: http://www.uniandes.edu.co

- Admisiones y registro: https://registro.uniandes.edu.co/index.php/scouting/ipor-queestudiar-en-uniandes

Contáctanos en la Cra 1 Nº 18A- 12 Bogotá, (Colombia). Código postal 111711 Bogotá, Colombia; por correo electrónico en infofcom@uniandes.edu.co; o por teléfono en +571 3394949, +571 3394999, extensiones 3301, 5050 y 1649.

A continuación encuentras algunos links de ayuda en Coursera:

- Ayuda con certificados y demás preguntas (Ayuda al Estudiante o Learner Help Center): https://learner.coursera.help/hc/en-us

- ¿Cómo inscribirse en un curso?: https://learner.coursera.help/hc/es/articles/209818603-Inscribirse-en-un-curso

- Opciones de inscripción a un curso o programa especializado: https://learner.coursera.help/hc/es/articles/209818613

- ¿Cómo puedo pagar por el certificado de un curso o programa especializado?: https://learner.coursera.help/hc/es/articles/208280146-Pay-for-a-course-or-Specialization

- ¿Cuándo empiezan los cursos?:

https://learner.coursera.help/hc/es/articles/208279766

- ¿Cómo solicito ayuda económica?:

https://learner.coursera.help/hc/es/articles/209819033-Solicitar-

- Ayuda económica

- ¿Qué cursos ofrece la Universidad de los Andes en Coursera?:

https://www.coursera.org/uniandes

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