- Validar hipótesis
- Aplicar técnicas para explorar transformar e integrar fuentes de datos tanto estructuradas como no estructuradas
- Desarrollar modelos de clasificación
- Desarrollar modelos de regresión
- Exploración de oportunidades analÃticas de negocio y la metodologÃa a implementar en este tipo de proyectos
- validar las primeras hipótesis de negocio a través del uso de estadÃstica descriptiva y exploratoria; estadÃstica bivariada y ANOVA
- identificar los aspectos fundamentales de los proyectos de ciencia de datos
- manejo de librerÃas basadas en python para el aprendizaje automático en el ambiente Jupyter Notebook
- empleo de una metodologÃa para el desarrollo de proyectos basados en datos
- Desarrollo de modelos de regresión y clasificación para el análisis de información
- Identificar y solucionar problemas en los datos relacionados con su calidad
- Aplicar técnicas para explorar transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas
Ciencia de datos​ Specialization
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 cientÃfico de datos.
Offered By


What you will learn
Hacer uso de la estadÃstica 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
Identificar los aspectos fundamentales de los proyectos de ciencia de datos y la metodologÃa ASUM-DM para proyectos de ciencia de datos
Skills you will gain
About this Specialization
Applied Learning Project
Descripción de los proyectos: Los estudiantes pueden aplicar lo aprendido en casos relacionados con los sectores inmobiliario, medio ambiente y recursos humanos, utilizando datos similares a los que se manejan en el contexto real. Es asà como podrán acercarse a participar en el desarrollo de proyectos centrados en datos y fortalecer sus habilidades de cientÃficos de datos.
conocimientos básicos de programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadÃstica y en bases de datos relacionales
conocimientos básicos de programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadÃstica y en bases de datos relacionales
How the Specialization Works
Take Courses
A Coursera Specialization is a series of courses that helps you master a skill. To begin, enroll in the Specialization directly, or review its courses and choose the one you'd like to start with. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. It’s okay to complete just one course — you can pause your learning or end your subscription at any time. Visit your learner dashboard to track your course enrollments and your progress.
Hands-on Project
Every Specialization includes a hands-on project. You'll need to successfully finish the project(s) to complete the Specialization and earn your certificate. If the Specialization includes a separate course for the hands-on project, you'll need to finish each of the other courses before you can start it.
Earn a Certificate
When you finish every course and complete the hands-on project, you'll earn a Certificate that you can share with prospective employers and your professional network.

There are 3 Courses in this Specialization
Introducción a la ciencia de datos aplicada
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 caracterÃsticas de un cientÃfico de datos, las herramientas que utiliza, la metodologÃa que se debe seguir para este estilo de proyectos, y estará en capacidad de aplicar técnicas estadÃsticas para la construcción e interpretación de modelos analÃticos descriptivos.
Modelos predictivos con aprendizaje automático
Este curso te va a brindar conocimientos, tanto teóricos como prácticos, para que puedas construir modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático (en inglés, machine learning). Estos modelos nos permiten anticipar en alguna medida eventos futuros y, en consecuencia, pueden ser utilizados para apoyar la toma de decisiones en las organizaciones y, en general, en cualquier dominio de aplicación.
Integración y preparación de datos
El manejo de datos que permita generar conocimiento útil para una organización es cada vez más importante en los trabajos de alta demanda al dÃa de hoy. Es asà como este curso presenta al estudiante una metodologÃa 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 analÃticos. 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.
Offered by

Universidad de los Andes
La Universidad de los Andes es una institución autónoma, independiente e innovadora que propicia el pluralismo, la tolerancia y el respeto de las ideas; que busca la excelencia académica e imparte a sus estudiantes una formación crÃtica y ética para afianzar en ellos la conciencia de sus responsabilidades sociales y cÃvicas, asà como su compromiso con el entorno.
Frequently Asked Questions
What is the refund policy?
Can I just enroll in a single course?
Is financial aid available?
Can I take the course for free?
Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?
Will I earn university credit for completing the Specialization?
¿Cuánto tiempo toma finalizar todo el programa especializado?
¿Qué conocimientos previos son necesarios?
¿Necesito tomar los cursos en un orden especÃfico?
¿Obtendré créditos universitarios por completar la especialización?
¿Qué podré hacer al completar la especialización?
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