El objetivo del curso es lograr que los estudiantes apliquen los principios básicos, las características de la Analítica y ciencias de datos así como las etapas en el proceso de desarrollo de un proyecto de análisis de datos. Los estudiantes también se familiarizarán con el preprocesamiento de datos y serán capaces de manejar a, nivel práctico, las principales técnicas componentes de este, como el análisis de faltantes, la detección de outliers, las técnicas de normalización, discretización y reducción dimensional.

Analítica y ciencia de datos para negocios
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Analítica y ciencia de datos para negocios

Instructor: Eduardo Carbajal López
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What you'll learn
Aplicación de principios básicos y características de la Analítica y Ciencias de Datos en el desarrollo de proyectos de análisis de datos.
Manejo de técnicas de preprocesamiento de datos, como detección de outliers y normalización.
Skills you'll gain
- Unsupervised Learning
- Statistical Programming
- Analytics
- Business Analytics
- Anomaly Detection
- Data Processing
- Software Installation
- Data Quality
- Data Transformation
- Data Preprocessing
- Data Science
- Data Analysis
- Supervised Learning
- Data Cleansing
- Project Management Life Cycle
- Dimensionality Reduction
- Databases
- Big Data
Tools you'll learn
Details to know

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There are 5 modules in this course
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Learner reviews
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Reviewed on Feb 24, 2024
Sumamente valioso este curso para los que comenzamos en R, muchas gracias por compartirlo.
Reviewed on May 27, 2024
un curso muy completo para el analisis de datos, aprendes una buena aplicación de R para datos faltantes
Reviewed on Oct 4, 2024
Faltan más ejercicios personalizados para que pueda realizar el estudiante por su cuenta. Además la gran mayoria de los videos del modulo 4 se ven mal, y es dificil comparar la respuesta.




