|
所在平台: Coursera专项课程 |
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/ciencia-de-datos
课程评论：没有评论
课程名称：数据科学 概述：您将学习到如何利用双变量统计进行分析，以验证对组织重要的假设。您还将掌握利用Python编程语言构建基于现有数据的预测模型，以及理解和应用探索、转换和整合结构化和非结构化数据源的技术。此外，您将识别数据科学项目的基本方面，并学习ASUM-DM方法论。 所获技能： - 验证假设 - 应用技术探索、转换和整合结构化及非结构化数据源 - 开发分类模型 - 开发回归模型 - 探索业务分析机会及实施相关项目的方法论 - 通过描述性统计、探索性统计、双变量统计和方差分析（ANOVA）验证初步的业务假设 - 识别数据科学项目的基本方面 - 在Jupyter Notebook环境中使用基于Python的机器学习库 - 使用数据驱动项目开发的方法论 - 开发回归和分类模型以进行信息分析 - 识别和解决与数据质量相关的问题 - 应用技术探索、转换和整合结构化及非结构化数据源 关于该专业特化：该程序允许学员掌握和发展在数据科学项目组中必要的技术技能，这些技能在市场上日益受到青睐。课程内容涵盖基于统计的描述性模型、基于机器学习的预测模型，以及使用Python及数据处理和分析库对结构化和非结构化数据的整合、探索和准备技术。 应用学习项目：学生将能在房地产、环境和人力资源等领域中应用所学，结合现实案例，参与数据中心项目的开发，进一步提升其数据科学家技能。 证书：完成课程后可获得可分享的证书，课程100%在线，灵活安排学习时间。 建议学习时长：大约3个月，每周建议学习5小时。 可用语言：西班牙语，有西班牙语字幕。
Course Link: https://www.coursera.org/learn/introduccion-ciencia-de-datos-aplicada
Name:Introducción a la ciencia de datos aplicada
Description:Offered by Universidad de los Andes. Este curso es una primera inmersión en el mundo de la ciencia de datos, en el cual el estudiante ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/modelos-predictivos-con-aprendizaje-automatico
Name:Modelos predictivos con aprendizaje automático
Description:Offered by Universidad de los Andes. Este curso te va a brindar conocimientos, tanto teóricos como prácticos, para que puedas construir ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/integracion-y-preparacion-de-datos
Name:Integración y preparación de datos
Description:Offered by Universidad de los Andes. El manejo de datos que permita generar conocimiento útil para una organización es cada vez más ... Enroll for free.
What you will learn
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
Identificar los aspectos fundamentales de los proyectos de ciencia de datos y la metodología ASUM-DM para proyectos de ciencia de datos
Skills you will gain
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 analíticas de negocio y la metodología a implementar en este tipo de proyectos
validar las primeras hipótesis de negocio a través del uso de estadística descriptiva y exploratoria; estadística bivariada y ANOVA
identificar los aspectos fundamentales de los proyectos de ciencia de datos
manejo de librerías basadas en python para el aprendizaje automático en el ambiente Jupyter Notebook
empleo de una metodología 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
About this Specialization
2,502
recent views
Este programa en ciencia de datos te permite conocer y desarrollar las principales habilidades técnicas para aportar como miembro de un equipo en un proyecto de ciencia de datos. Estas habilidades cada vez son más apetecidas por el mercado y es por ello que nuestros temas incluyen conocimientos básicos en modelos descriptivos basados en estadística, modelos predictivos basados en aprendizaje de máquina, y técnicas para integrar, explorar y preparar datos, tanto estructurados como no estructurados, utilizando el lenguaje de programación Python y librerías de manipulación y análisis de datos.
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 así como podrán acercarse a participar en el desarrollo de proyectos centrados en datos y fortalecer sus habilidades de científicos de datos.
Shareable Certificate
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online courses
100% online courses
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible Schedule
Flexible Schedule
Set and maintain flexible deadlines.
Beginner Level
Beginner Level
conocimientos básicos de programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadística y en bases de datos relacionales
Hours to complete
Approximately 3 months to complete
Suggested pace of 5 hours/week
Available languages
Spanish
Subtitles: Spanish
Shareable Certificate
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online courses
100% online courses
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible Schedule
Flexible Schedule
Set and maintain flexible deadlines.
Beginner Level
Beginner Level
conocimientos básicos de programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadística y en bases de datos relacionales
Hours to complete
Approximately 3 months to complete
Suggested pace of 5 hours/week
Available languages
Spanish
Subtitles: Spanish
