El manejo de datos que permita generar conocimiento útil para una organización es cada vez más importante en los trabajos de alta demanda al día de hoy. Es así como este curso presenta al estudiante una metodología para el desarrollo de proyectos basados en datos, en especial de ciencia de datos. Hace énfasis en los procesos de exploración, transformación, integración de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas con el fin de mejorar la eficiencia y calidad en los resultados de análisis posteriores como los basados en modelos analíticos. El estudiante tendrá a su disposición diferentes tutoriales con ejemplos en contextos cercanos a la realidad para comprender mejor los conceptos desarrollados en el curso y practicar su aprendizaje con el punto de extensión propuesto en cada tutorial. De igual manera, contará con videos, lecturas ilustradas y sugerencias de lecturas para profundizar en los temas de interés. Consideramos que esto le permitirá al estudiante afianzar sus conocimientos llevando a la práctica lo aprendido.

Integración y preparación de datos
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Integración y preparación de datos
Ce cours fait partie de Spécialisation "Ciencia de datos"


Instructeurs : Maria Del Pilar Villamil Giraldo
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Data Wrangling
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Jupyter
Détails à connaître

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9 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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