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There are 4 modules in this course
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.
What's included
13 videos11 readings8 assignments
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13 videos•Total 65 minutes
Introducción a la semana 1•1 minute
Presentación de tu profesora•1 minute
Introducción a la Ciencias de Datos•4 minutes
Introducción a Python•2 minutes
Instalación de Python•5 minutes
Explorando Juypter•7 minutes
Tipos de datos en el mundo real•6 minutes
Variables en Python•4 minutes
Cadenas de texto y listas•8 minutes
Estructuras de control•10 minutes
Funciones•8 minutes
Presentación•1 minute
Estructuras de datos en Python•10 minutes
11 readings•Total 110 minutes
Arrancando Motores•10 minutes
Lo que encontrarás en la semana 1•10 minutes
Presentación•10 minutes
¿Qué es la Ciencia de Datos?•10 minutes
¿Por qué Python? •10 minutes
Descargas de Python/ Anaconda•10 minutes
Presentación•10 minutes
Presentación de la Unidad•10 minutes
Las funciones•10 minutes
Estructuras de Datos•10 minutes
Cierre de la unidad•10 minutes
8 assignments•Total 1,020 minutes
Cuestionario: Tipos de datos•60 minutes
Cuestionario: Tipos de variables•180 minutes
Cuestionario: Cadenas de texto y listas•30 minutes
Cuestionario: Estructuras de control•180 minutes
Cuestionario: Funciones•180 minutes
Cuestionario: Estructura de datos•180 minutes
Cuestionario: Estructura de datos en Python•180 minutes
Checkpoint 1•30 minutes
2. Recolección y preparación de datos
Module 2•36 hours to complete
Module details
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.
What's included
17 videos9 readings11 assignments
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17 videos•Total 81 minutes
Introducción a la semana 2•1 minute
Conceptos básicos de Pandas•1 minute
Obteniendo datos de Kaggle•2 minutes
Tutorial•2 minutes
Indexando en Pandas•11 minutes
Leyendo diferentes tipos de fuentes•5 minutes
¿Qué es una serie?•1 minute
Trabajando con series•6 minutes
Introducción a Web Scraping•1 minute
Usando Web Browser•2 minutes
Usando request•15 minutes
Usando Beautifulsoup•6 minutes
¿Qué es la limpieza de datos?•1 minute
Preparando los datos con Kaggle•9 minutes
Limpiando datos con Python•9 minutes
Limpieza de datos atípicos por cuartiles•6 minutes
Limpieza de datos atípicos por desviación estándar•3 minutes
9 readings•Total 90 minutes
Presentación•10 minutes
Bienvenido a la semana 2•10 minutes
Lo que encontrarás en la semana 2•10 minutes
Presentación•10 minutes
Página web•10 minutes
Presentación de contenido•10 minutes
Presentación•10 minutes
cOM•10 minutes
Cierre•10 minutes
11 assignments•Total 1,980 minutes
Cuestionario: Dataframes en Pandas•180 minutes
Cuestionario: Indexando en Pandas•180 minutes
Cuestionario: Leyendo diferentes tipos de fuentes•180 minutes
Cuestionario: Series en Pandas•180 minutes
Cuestionario: Web Scraping y usando webbrowser•180 minutes
Cuestionario: Usando request•180 minutes
Cuestionario: Usando beautifulsoup•180 minutes
Cuestionario: Preparando datos con Kaggle y limpiándolos con Python•180 minutes
Cuestionario: Limpieza de datos atípicos por cuartiles•180 minutes
Cuestionario: Limpieza de datos atípicos por desviación estándar•180 minutes
CheckPoint 2•180 minutes
3. Visualización de datos
Module 3•31 hours to complete
Module details
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.
What's included
15 videos13 readings9 assignments
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15 videos•Total 93 minutes
Introducción a semana 3•1 minute
¿Qué es la visualización de datos?•1 minute
Importancia de las gráficas en la ciencia de datos•2 minutes
Elementos de un gráfico•3 minutes
Gráficas de línea •5 minutes
Práctica: Gráficas de línea: Parte 1•10 minutes
Práctica: Gráficas de línea: Parte 2•6 minutes
Gráficas de dispersión•3 minutes
Práctica: Gráficas de dispersión: Parte 1•11 minutes
Práctica: Gráficas de dispersión: Parte 2•11 minutes
Histogramas •4 minutes
Práctica: Histogramas •12 minutes
Gráficas de caja•10 minutes
Mapas de calor•5 minutes
Práctica: Mapas de calor•8 minutes
13 readings•Total 130 minutes
Bienvenida•10 minutes
Lo que encontrarás en la semana 3•10 minutes
Presentación de contenido•10 minutes
Recurso 3.1.1•10 minutes
Recurso 3.1.2•10 minutes
Recurso 3.1.3•10 minutes
Presentación•10 minutes
Recurso 3.2.1•10 minutes
Recurso 3.2.2•10 minutes
Recurso 3.2.3•10 minutes
Recurso 3.2.4•10 minutes
Recurso 3.2.5•10 minutes
Cierre•10 minutes
9 assignments•Total 1,620 minutes
Cuestionario: Visualización de Datos•180 minutes
Cuestionario: Gráficas en Data Science•180 minutes
Cuestionario: Elementos de un Gráfico•180 minutes
Cuestionario: Gráficas de línea•180 minutes
Cuestionario: Gráficas de dispersión•180 minutes
Cuestionario: Histogramas•180 minutes
Cuestionario: Gráfica de caja•180 minutes
Caso: Mapas de calor•180 minutes
CheckPoint 3•180 minutes
4. Manejo de bases de datos
Module 4•27 hours to complete
Module details
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.
What's included
10 videos12 readings9 assignments
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10 videos•Total 56 minutes
Introducción a semana 4•1 minute
¿Qué es una base de datos?•4 minutes
¿Qué es SQL?•3 minutes
Select: Parte 1•8 minutes
Select: Parte 2•10 minutes
Select, where y join•11 minutes
Modificando la tabla con update y delete•6 minutes
Pandas con SQL•7 minutes
¿Qué es NoSQL?•4 minutes
Cierre semana 4•1 minute
12 readings•Total 120 minutes
Presentación•10 minutes
Lo que encontrarás en la semana 4•10 minutes
Presentación•10 minutes
Recurso 4.1.1•10 minutes
Lectura: Base de datos.•10 minutes
Presentación•10 minutes
Recurso 4.2.1•10 minutes
Lectura: Qué es y para qué sirve SQL•10 minutes
Recurso 4.2.7•10 minutes
Cierre•10 minutes
Agradecimientos•10 minutes
Ligas de interés•10 minutes
9 assignments•Total 1,470 minutes
Cuestionario: ¿Qué es una base de datos?•180 minutes
Cuestionario: ¿Qué es SQL?•180 minutes
Cuestionario: Select•180 minutes
Cuestionario: Insert•180 minutes
Cuestionario: Select, Where y Join•180 minutes
Cuestionario: Modificando la tabla con Update y Delete•180 minutes
Cuestionario: Pandas con SQL•180 minutes
Cuestionario: ¿Qué es NoSQL?•180 minutes
CheckPoint 4•30 minutes
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Con más de 50 años de historia, la Universidad Anáhuac, siguiendo nuestro modelo educativo de formación integral sitúa a la persona en el centro del proceso formativo e impulsa su potencial y desarrollo pleno atendiendo las diferentes dimensiones: humana, intelectual, profesional, social y espiritual.
Más de 90 mil egresados respaldan nuestra misión como Red de Universidades Anáhuac de: Contribuir a la formación integral de líderes de acción positiva y promover institucionalmente el desarrollo de la persona y de la sociedad, inspirados en los valores del humanismo cristiano.
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