Spezialisierung Ciencia de datos

Diese spezialisierung ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.

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.

Dozenten: Maria Del Pilar Villamil Giraldo

6.025 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Mehr erfahren

3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.6

(143 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

bei 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.6

(143 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

bei 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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: Data Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Science
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Supervised Learning

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Spanisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

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

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.

Praktisches Lernprojekt

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.

Introducción a la ciencia de datos aplicada

KURS 119 Stunden

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: Data Analysis

Kategorie: Descriptive Statistics

Kategorie: Probability & Statistics

Kategorie: Business Analytics

Kategorie: Statistical Hypothesis Testing

Kategorie: Correlation Analysis

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Data Modeling

Kategorie: Data Science

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Design Thinking

Kategorie: Data Visualization Software

Kategorie: Statistics

Modelos predictivos con aprendizaje automático

KURS 220 Stunden

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: Data Ethics

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Decision Tree Learning

Kategorie: Unsupervised Learning

Integración y preparación de datos

KURS 319 Stunden

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 Analysis

Kategorie: Data Compilation

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Data-Driven Decision-Making

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Data Quality

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Data Science

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Python Programming

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozenten

Maria Del Pilar Villamil Giraldo

Universidad de los Andes

3 Kurse9.399 Lernende

von

Universidad de los Andes

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.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten

Mehr erfahren

Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.

Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online

Erkunden Sie die Abschlüsse

Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Mehr erfahren

Häufig gestellte Fragen

Este programa especializado consta de 3 cursos de 4 semanas. Idealmente este programa te tomaría alrededor de 12 semanas (3 meses aproximadamente) en finalizar y aprobar todos los contenidos. Recuerda que puedes tomarte más o menos tiempo, pues estos cursos te permiten avanzar a tu propio ritmo.

CPersonas con conocimientos básicos de programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadística y en bases de datos relacionales.

Consideramos que si tomas los cursos en el siguiente orden, podrás aprovechar al máximo esta especialización.

Introducción a la ciencia de datos aplicada
Modelos predictivos con aprendizaje automático
Integración y preparación de datos

Al finalizar el programa especializado estarás en capacidad de :

Entender el proceso que hay que llevar a cabo para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación de los modelos.
Utilizar herramientas y lenguajes de un científico de datos.
Hacer uso de la estadística bivariada para realizar análisis que involucran más de una variable a través de la herramienta Jupyter Notebook con el fin de validar hipótesis que sean relevantes para la organización.
Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje automático basadas en el lenguaje de programación Python.
Aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas, con el fin de llevarlas a un formato adecuado para los análisis a realizar.

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.