Universidad de los Andes

Spezialisierung „Ciencia de datos​“

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Universidad de los Andes

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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Stufe Anfänger

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4 Wochen zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • 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: Data Preprocessing
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Interactive Data Visualization
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Statistical Visualization
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Correlation Analysis
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Statistical Machine Learning
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Jupyter

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  • 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

Introducción a la ciencia de datos aplicada

KURS 1, 19 Stunden

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: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Data Science
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Statistics
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Data Validation
Modelos predictivos con aprendizaje automático

Modelos predictivos con aprendizaje automático

KURS 2, 21 Stunden

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: Applied Machine Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Machine Learning Software
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Integración y preparación de datos

Integración y preparación de datos

KURS 3, 20 Stunden

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 Integration
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Science
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Wrangling

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Dozenten

Maria Del Pilar Villamil Giraldo
Universidad de los Andes
3 Kurse10.322 Lernende

von

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