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.

Maria Del Pilar Villamil Giraldo
Haydemar Nuñez Castro
John Calvo Martínez

Dozenten: Maria Del Pilar Villamil Giraldo

6.132 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.6

(145 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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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: Supervised Learning
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Data Science

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Unterrichtet in Spanisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • 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

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: Correlation Analysis
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Design Thinking
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistics
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Science
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Statistical Modeling

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: Predictive Modeling
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Data Ethics

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 Quality
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Data Compilation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Science
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Predictive Modeling

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Dozenten

Maria Del Pilar Villamil Giraldo
Universidad de los Andes
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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