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
Analítica y ciencia de datos para negocios
Instructor: Eduardo Carbajal López
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4.4
(40 reviews)
Beginner level
No prior experience required
20 hours to complete
3 weeks at 6 hours a week
Flexible schedule
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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.
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21 assignments
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There are 5 modules in this course
Esta sección presenta los conceptos esenciales para poder desarrollar el curso con éxito. Te invitamos a revisarlo todas las veces que lo consideres necesario.
What's included
24 videos1 reading5 assignments
En este módulo, presentaré las principales técnicas de business analytics, a partir de una revisión general del universo de técnicas de analítica de datos y cuáles son la s más comúnmente usadas en los modelos de analítica aplicados en negocios.
What's included
20 videos2 readings4 assignments
En este Módulo se desarrolla el preprocesamiento de datos que corresponde a la etapa más compleja y de mayor duración de tiempo dentro de un proyecto de analítica de negocios. En particular, abordaremos todo lo referente al problema de los datos faltantes y las opciones de tratamiento frente a dicho problema.
What's included
19 videos2 readings6 assignments
En este módulo, continuaremos aprendiendo sobre la etapa del preprocesamiento, pero ahora nos enfocaremos en la detección y el tratamiento de los valores atípicos o extremos, llamados también outliers.
What's included
13 videos2 readings3 assignments
En este último módulo se continuará explicando la etapa del preprocesamiento, pero ahora nos enfocaremos en las técnicas de transformación y la reducción dimensional de datos.
What's included
23 videos3 readings3 assignments
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WG
5
Reviewed on Jul 13, 2023
Esta excelente, la información que se brinda tiene mucho valor
FR
4
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.
EA
5
Reviewed on Feb 24, 2024
Sumamente valioso este curso para los que comenzamos en R, muchas gracias por compartirlo.
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