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.
Spezialisierung für Ciencia de datos
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Spezialisierung für 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
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(156 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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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
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Exploratory Data Analysis
- Data Cleansing
- Applied Machine Learning
- Regression Analysis
- Data Manipulation
- Correlation Analysis
- Data Transformation
- Business Analytics
- Predictive Modeling
- Classification And Regression Tree (CART)
- Data Visualization Software
- Data Integration
- Data Analysis
- Data Quality
- Statistical Hypothesis Testing
- Supervised Learning
- Statistical Analysis
- Data Ethics
- Data Science
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Spanisch
25 Praxisübungen
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: Correlation Analysis
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Design Thinking
Kategorie: Statistics
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Business Analytics
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: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Predictive Analytics
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 Integration
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Compilation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Visualization
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Dozenten
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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
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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
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