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Retour à Introducción a la ciencia de datos aplicada

Avis et commentaires pour d'étudiants pour Introducción a la ciencia de datos aplicada par Université des Andes

4.6
étoiles
25 évaluations
9 avis

À propos du cours

Este curso es una primera inmersión en el mundo de la ciencia de datos, en el cual el estudiante comprenderá los fundamentos de la ciencia de datos, las características de un científico de datos, las herramientas que utiliza, la metodología que se debe seguir para este estilo de proyectos, y estará en capacidad de aplicar técnicas estadísticas para la construcción e interpretación de modelos analíticos descriptivos. El curso consta de 4 módulos, cada uno de una semana, en los cuales al final del mismo, se tiene una lección dedicada al desarrollo del proyecto del curso. Los módulos son: Módulo 1. La ciencia de datos y los científicos de datos: En este módulo, se presenta los aspectos fundamentales de la ciencia de datos, la metodología ASUM-DM para la implementación de estos proyectos y la metodología design thinking para identificar problemas y oportunidades de negocio. Módulo 2. Análisis exploratorio de datos: En este módulo, se presenta los conceptos asociados a estadística descriptiva y exploratoria univariada, y una ejemplificación de estos mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook, los cuales son utilizados para validar hipótesis de negocio. Módulo 3. Modelos analíticos basados en estadística bivariada: En este módulo, se presenta los conceptos asociados a pruebas de correlación y análisis de tablas de contingencia, y una ejemplificación de estos mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook, los cuales son utilizados para validar hipótesis de negocio. Módulo 4. Comparaciones entre grupos y validación de modelos estadísticos: En este módulo, se presenta los conceptos asociados a ANOVAS a una y dos vías, y una ejemplificación de estos mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook, los cuales son utilizados para validar hipótesis de negocio. Este curso está pensado para personas de diferentes disciplinas que quieran adentrarse en el mundo de la ciencia de datos, que estén iniciando estudios universitarios o con títulos de técnicos o tecnológicos, así mismo, se recomienda tener un background de conocimientos básicos en probabilidad y estadística. El aspirante a tomar este curso puede provenir de cualquier campo del conocimiento ya sea de gobierno, la industria, la consultoría, la academia, etc. Para el desarrollo de este curso, es necesario la instalación de un programa especial (Anaconda – Jupyter Notebook) con el fin de poder realizar los análisis de los datos a través del lenguaje de programación Python, es recomendable que el equipo cuente con más de 4GB de RAM y espacio en disco duro superior a 1GB....

Meilleurs avis

LP

28 déc. 2021

Es un buen curso introductorio, sin embargo tuve problemas con el ejercicio práctico de Arbnb porque me parece que es un ejercicio más complicado que el que muestran en los videos.

HG

28 janv. 2022

Excelente curso. Cuenta con una buena organización de materiales, las explicaciones son claras y el proyecto de ejemplo es adecuado para poner en práctica lo aprendido.

Filtrer par :

1 - 9 sur 9 Avis pour Introducción a la ciencia de datos aplicada

par JESUS I Z G

24 mai 2022

Un excelente curso de como realizar un proyecto utilizando la metodología ASUM, te explican estadística para hallar Pearson, spearman, chicuadraro, t-test, anova, entre otros utilizando python.

Por mejorar hay algunas personas que no tienen conocimientos en python, y se les hace un poco más complicado, por lo tanto, en las tareas, luego debería estar el solucionario para verificar si lo que se hizo está bien.

De ahí todo excelente.

par Juan N B L

21 avr. 2022

Es interesante, la parte inicial se encuentra bien detallada, el último módulo no se alcanza a digerir del todo, es bastante trabajo autónomo para poder entender los conceptos. Sería bueno revisiones sobre los jupiter notebook de cada uno y que estos tengan alguna retroalimentación para verificar si el análisis estuvo correcto o si puede mejorar, o compartirlos en el Padlet, para revisar como los compañeros han realizado los análisis y entre todos comentarlos los Jupyter notebook.

par Luis M G P

29 déc. 2021

Es un buen curso introductorio, sin embargo tuve problemas con el ejercicio práctico de Arbnb porque me parece que es un ejercicio más complicado que el que muestran en los videos.

par HUMBERTO G G

29 janv. 2022

Excelente curso. Cuenta con una buena organización de materiales, las explicaciones son claras y el proyecto de ejemplo es adecuado para poner en práctica lo aprendido.

par Bujato H S L

18 déc. 2021

Excelente Curso

par Farith C

20 févr. 2022

Buen contenido

par MARIA E D R

10 avr. 2022

Excelente

par WENDY J C B

13 mars 2022

excelente

par Jair F L M

21 janv. 2022

THE QUALITY OF THE EXPLANATIONS AND THE MATERIAL IS VERY POOR