Curso para crear proyectos "data-driven" en ciencia de datos

4.6/5.0

130 Estudiantes

Curso para crear proyectos "data-driven" en ciencia de datos

Brindar a los participantes los conocimientos y habilidades fundamentales para desenvolverse en un mundo impulsado por datos, permitiéndoles: Comprender el poder de los datos y cómo pueden ser utilizados para resolver problemas, tomar decisiones informadas y generar valor. Conocer los diferentes pasos para llevar a cabo un proyecto de análisis o ciencia de datos. Convertir problemas de la vida diaria en preguntas de análisis y ciencia de datos. Identificar y recolectar los datos necesarios. Evaluar su calidad. Comprender los diferentes tipos de análisis: Descriptivo, Diagnóstico, Predictivo y Prescriptivo. Identificar y seleccionar los tipos de gráficos más adecuados para comunicar información de manera efectiva. Interpretar y analizar datos de forma crítica y reflexiva. Desarrollar una mentalidad data-driven que les permita abordar los desafíos y oportunidades de manera analítica. El objetivo es que el estudiante sepa, a través de un ejemplo, qué hacer y por qué al momento de abordar un proyecto de datos. También que comprenda la importancia de tener una cultura data driven.

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130

Profesor:

Diana Chacón Ocariz

Este curso incluye:

Certificado de finalización
2h 59m
horas de contenido
Recursos descargables

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Recursos descargables

A quién va dirigido

Principiantes en análisis de datos, ciencia de datos. Cualquier persona que desee desarrollar una mentalidad basada en datos y aprender a utilizarlos para tomar mejores decisiones en su vida personal y profesional. No se requieren conocimientos previos en ciencia de datos o programación.

Temario

Módulo 1 | 6 clases

Alfabetización de Datos y Cultura de data Driven

Clase 1

Introdución al Curso

Clase 2

Concepto de Alfabetización

Clase 3

Importacia de Alfabetización

Clase 4

Habilidades

Clase 5

Características de Data Driven

Clase 6

Beneficios de Data Driven

Módulo 2 | 3 clases

Etapas de un Proyecto de Datos

Clase 1

Etapas, Parte 1

Clase 2

Etapas, Parte 2

Clase 3

Diferencias con Proyecto de Software

Módulo 3 | 9 clases

Comprender el Contexto del Negocio

Clase 1

Contexto

Clase 2

Formando Preguntas Analíticas, Parte 1

Clase 3

Formando Preguntas Analíticas, Parte 2

Clase 4

Tipo de Preguntas Analíticas

Clase 5

Ejemplo de Preguntas del Negocio

Clase 6

Ejemplo Formando Preguntas

Clase 7

Ejemplo de Tipos, Parte 1

Clase 8

Ejemplo de Tipos, Parte 2

Clase 9

Conclusión

Módulo 4 | 14 clases

Calidad de los Datos y Procesos ETL-ELT

Clase 1

Introducción a la Calidad de los Datos

Clase 2

Calidad de los Datos

Clase 3

Procesos ETL y ELT, Parte 1

Clase 4

Procesos ETL y ELT, Parte 2

Clase 5

Tipos de Datos, Parte 1

Clase 6

Limpieza

Clase 7

Tipos de Datos, Parte 2

Clase 8

Transformación

Clase 9

Ejemplo de Fuentes de Datos

Clase 10

Ejemplo de Limpieza

Clase 11

Ejemplo de Limpieza Eliminar

Clase 12

Otros Ejemplos, Parte 1

Clase 13

Otros Ejemplos, Parte 2

Clase 14

Conclusión

Módulo 5 | 12 clases

Análisis Exploratorio de Datos

Clase 1

Definición Análisis Exploratorio

Clase 2

Análisis Univariante

Clase 3

Análisis Bivariante, Parte 1

Clase 4

Análisis Bivariante, Parte 2

Clase 5

Análisis Multivariante

Clase 6

Librerías

Clase 7

Ejemplo de YData Profiling

Clase 8

Ejemplo con SweetViz

Clase 9

Ejemplo DTale Eliminar

Clase 10

Ejemplo DTale

Clase 11

Ejemplo Sketch

Clase 12

Conclusión

Módulo 6 | 20 clases

Visualización de Datos

Clase 1

Introducción a Visualización

Clase 2

Visualización Distribución de Datos

Clase 3

Ejemplo de Cajas

Clase 4

Ejemplo de Densidad

Clase 5

Ejemplo de Histograma

Clase 6

Ejemplo de Violín

Clase 7

Partes de un Todo

Clase 8

Ejemplo Pastel

Clase 9

Ejemplo Rectángulo

Clase 10

Relación entre Variables

Clase 11

Ejemplo de Barras, Parte 1

Clase 12

Ejemplo de Barras, Parte 2

Clase 13

Ejemplo de Mapas de Calor

Clase 14

Ejemplo de Dispersión

Clase 15

Ejemplo de Líneas y Burbujas

Clase 16

Recursos, Parte 1

Clase 17

Recursos, Parte 2

Clase 18

Recursos, Parte 3

Clase 19

Consejos y Buenas Prácticas

Clase 20

Consejos y Conclusión

Módulo 7 | 7 clases

Modelado de los Datos

Clase 1

Definición IA

Clase 2

Aprendiazaje Automático, Parte 1

Clase 3

Aprendiazaje Automático, Parte 2

Clase 4

Aprendiazaje Automático, Parte 3

Clase 5

Herramientas de Python

Clase 6

Ejemplos de ML Aplicados al Restaurante

Clase 7

Conclusión

Módulo 8 | 5 clases

Implementación y Despliegue

Clase 1

Proyecto Análisis, Parte 1

Clase 2

Proyecto Análisis, Parte 2

Clase 3

Proyecto de Ciencia de Datos

Clase 4

Conclusión

Clase 5

Conclusión

Valoraciones

4.6

33.0 Valoraciones

0 (0.0%)

13 (39.4%)

20 (60.6%)

Profesor:

Diana Chacón Ocariz

Ingeniero en Informática Aplicada a la Gestión de Empresas. Python, SQL. Aprendiendo ciencia de datas

Preguntas frecuentes

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Natsumi Angel

Engineer Manager en CLARA