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Universidad de los Andes

Introducción a la ciencia de datos aplicada

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.

状态:Business Analytics
状态:Probability & Statistics
初级课程小时

精选评论

HG

5.0评论日期:Jan 28, 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.

DT

5.0评论日期:Nov 5, 2025

¡Me encanto este curso! , tiene temas muy interesantes que nos ayudarán a ejercer esta carrera tan interesante que es la ciencia de datos , felicidades al personal que conlleva este proyecto.

AE

5.0评论日期:Aug 26, 2025

Muye buen curso muy bien explicado y proporcinaron las herramientas técnicas para poder realizar las diversas actividades.

LP

5.0评论日期:Dec 28, 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.

BS

5.0评论日期:Mar 15, 2025

Me gusto mucho este curso ya que pude saber mas sobre como manejar los datos de buena manera y de formas mas eficaces

MC

5.0评论日期:Feb 28, 2024

Muy buen curso, ya que te da unos temas muy específicos sobre la materia de fundamentos de la ciencia de datos

DG

5.0评论日期:Jun 21, 2024

la verdad muy completo y vas aprendiendo cosas nuevas que a lo mejor tenias que reforzar un poco mas y sonde gran ayuda

MG

5.0评论日期:Apr 2, 2024

Son cursos un poco complejos, quizá sería bueno utilizar herramientas interactivas para un mejor entendimiento.

EC

5.0评论日期:Aug 14, 2023

Excelente para comenzar. Súper recomendado para los que quieren incursionar en Data Science. Recuerda hacer un curso de Python (básico) antes de este.

ES

5.0评论日期:Dec 11, 2022

MUY BUENA Y ACOGEDOR LOS CURSOS NO ES NADA ESTRESANTE MUY CÉNTRICO EN LA FORMA REALIZADA LAS PREGUNTAS YBEVALUACIONES

AO

5.0评论日期:Apr 19, 2023

Excelente explicaciòn de los profesores y excelentes ejercicios de aplicación para la practica de lo visto.

CL

4.0评论日期:Jul 20, 2022

Hay explicaciones muy superficiales y poco didácticas, entonces si no se tiene conocimiento previo resulta confuso, pero la aproximación al tema es buena.

所有审阅

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Miriam Ramirez Vicenteño
5.0
评论日期:Mar 18, 2024
ANDRES EDUARDO DELGADO GALVAN
3.0
评论日期:Jan 30, 2024
Rubén Chávez Martínez
2.0
评论日期:Jan 21, 2024
Eliud Hernández González
1.0
评论日期:Feb 9, 2024
Juan Nicolás Betancourt López
5.0
评论日期:Apr 21, 2022
Elkin Lisandro Uruena Cruz
5.0
评论日期:Aug 15, 2023
Jesus Zarate
4.0
评论日期:May 24, 2022
Jair Farouk Ladino Montenegro
2.0
评论日期:Jan 21, 2022
DAVID RODRIGUEZ BARRON
2.0
评论日期:Sep 24, 2023
ANA MARIA DEL ROSARIO ALVARADO OREGON
5.0
评论日期:Jan 11, 2025
Nicolas Marquez
4.0
评论日期:Nov 19, 2024
Felipe Alcantara-Sanchez
4.0
评论日期:Jan 26, 2025
OSCAR ALEJANDRO NAVARRETE BAENA
3.0
评论日期:May 1, 2023
Fabio
1.0
评论日期:Oct 20, 2023
BRENDA ARENAS ANDRADE
5.0
评论日期:Sep 20, 2024
Camilo Muñoz Bermudez
5.0
评论日期:Sep 1, 2023
Aura Lorena Castellanos
5.0
评论日期:Apr 1, 2024
Miguel �ngel Escalante Sol�s
5.0
评论日期:Jul 28, 2025
SOFIA ESTRELLA MARTINEZ TREJO
5.0
评论日期:Aug 15, 2024
Darihanny Fernández Taveras
5.0
评论日期:Nov 5, 2025