Acerca de este Curso

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Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel principiante

Aprox. 7 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Qué aprenderás

  • What is data science

  • How data science, machine learning, and data-driven innovation can benefit business outcomes

  • Foundational concepts and intuitions about machine learning techniques

Habilidades que obtendrás

Data ScienceBusiness AnalyticsDecision-MakingData AnalysisBig Data

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ofrecido por

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Politecnico di Milano

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para completar

Introduction to Data-driven Business

1 hora para completar
3 videos (Total 13 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
3 videos
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations2m
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?6m
2 lecturas
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations15m
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?15m
2 ejercicios de práctica
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations3m
Big Data and Data Science10m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Terminology and Foundational Concepts

2 horas para completar
3 videos (Total 16 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
3 videos
Machine Learning9m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3m
3 lecturas
Success Story: Data Science at Netflix30m
Machine Learning slides20m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10m
3 ejercicios de práctica
Success Story: Data Science at Netflix5m
Machine Learning20m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Data Science Methods for Business

3 horas para completar
5 videos (Total 25 minutos), 5 lecturas, 5 cuestionarios
5 videos
Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2m
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2m
Hiring Employees Using Logistic Regression8m
K-means Clustering6m
5 lecturas
Linear Regression for Product Price Prediction10m
Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10m
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10m
Hiring Employees Using Logistic Regression10m
Using k-means for Clustering10m
5 ejercicios de práctica
Linear Regression30m
Naive Bayes30m
Decision Trees and Random Forests30m
Logistic Regression30m
K-means Clustering6m
Semana
4

Semana 4

1 hora para completar

Challenges and Conclusions

1 hora para completar
2 videos (Total 12 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
2 videos
Conclusions1m
1 lectura
Data Science Challenges20m
1 ejercicio de práctica
Data Science Challenges30m

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.

  • Puedes solicitar un reembolso completo hasta dos semanas después de tu fecha de pago o (para los cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del comienzo de la primera sesión del curso, lo que ocurra después. No puedes recibir un reembolso luego de obtener un Certificado de curso, aun cuando completes el curso dentro del período de reembolso de dos semanas. Consulta nuestra política de reembolsos completa.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el vínculo de Ayuda económica que está debajo del botón 'Inscribirse' a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud y recibirás una notificación cuando se apruebe. Obtén más información.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.