Este curso forma parte de Programa especializado: Ciencia de datos

4.7
estrellas
61 calificaciones

John Calvo Martínez +1 instructores más

3422 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Ciencia de datosUniversidad de los Andes

Acerca de este Curso

17.053 vistas recientes

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.

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Curso 1 de 3 en

Programa especializado: Ciencia de datos

Nivel principiante

Conocimientos básicos en estadística descriptiva y exploratoria, probabilidad y conocimientos básicos en lenguaje de programación Python.

Aprox. 19 horas para completar

Español (Spanish)

Qué aprenderás

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

Habilidades que obtendrás

Exploración de oportunidades analíticas de negocio y la metodología a implementar en este tipo de proyectos
validar las primeras hipótesis de negocio a través del uso de estadística descriptiva y exploratoria; estadística bivariada y ANOVA
identificar los aspectos fundamentales de los proyectos de ciencia de datos

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Programa especializado: Ciencia de datos

Nivel principiante

Conocimientos básicos en estadística descriptiva y exploratoria, probabilidad y conocimientos básicos en lenguaje de programación Python.

Aprox. 19 horas para completar

Español (Spanish)

Instructores

Calificación del instructor

4,72/5 (13 calificaciones)

John Calvo Martínez

Profesor de Cátedra

3732 alumnos

2 cursos

Harry Cristhian Torres Moreno

Data scientist

Facultad de ingeniería

3422 alumnos

1 curso

Ofrecido por

Universidad de los Andes

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

5 horas para completar

La ciencia de datos y los científicos de datos

Bienvenidos al primer módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En este módulo veremos distintos tópicos que te permitirán iniciar en el fascinante mundo de la ciencia de datos, en particular veremos una definición de ciencia de datos y algunos ejemplos en múltiples disciplinas en donde se pueden implementar proyectos de ciencia de datos, Así mismo, te presentaremos una primera metodología denominada ASUM-DM que te ayudará a desarrollar este tipo de proyectos y una segunda metodología denominada Design Thinking que te permitirá encontrar oportunidades analíticas en el contexto en donde te desempeñas. Finalmente, te presentaremos un caso de uso para que pongas en prácticas tus conocimientos.

5 horas para completar

5 videos (Total 34 minutos), 8 lecturas, 2 cuestionarios

5 videos

Bienvenida al curso5mInstalación de Anaconda12mIntroducción al Módulo14mDefinición ciencia de datos7mCaso de uso Airbnb 3m

8 lecturas

Presentación del curso20mRecomendaciones para tener éxito15mProblemas técnicos5mCiencia de datos y algunas aplicaciones15mActividad ejemplificación proyecto ciencia de datos20m¿Cuál será nuestro proyecto? - caso de uso Airbnb15mIniciación Design Thinking10mManos a la obra: aplicación metodología design thinking al caso de uso Airbnb40m

2 ejercicios de práctica

Preparándonos para continuar: Aplicación metodología ASUM-DM al caso de uso airbnb45m¿Qué hemos aprendido? La ideación y la ciencia de datos30m

Semana2

Semana 2

4 horas para completar

Análisis exploratorio de datos

Bienvenidos al segundo módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En este módulo veremos nuestras primeras herramientas para realizar un primer análisis de datos con el fin de encontrar nuestros primeros insights relevantes para el negocio. En este módulo, veremos inicialmente los conceptos de estadística univariada, en particular se estudiarán las medidas de tendencia central, de localización o de posición y medidas de variabilidad. Así mismo, aprenderemos a representar gráficamente nuestros datos con el fin de validar hipótesis de negocio. Adicional a lo anterior en este módulo vas a tener la oportunidad de ver cómo se aplican los distintos tópicos a un caso de uso enfocado en el sector retail mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook. Finalmente, te presentaremos de nuevo el caso de uso de Airbnb para que pongas en prácticas tus conocimientos.

4 horas para completar

4 videos (Total 42 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

4 videos

Introducción Módulo 24mInteracción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Estadística Univariada15mInteracción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Métodos de visualización13mInteracción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Preparación de datos8m

3 lecturas

Definición y tipos de variables10mCaso de uso Retail para videos tutoriales15mLectura datos atípicos10m

3 ejercicios de práctica

Cuestionario formativo: aplicación estadística univariada al caso de uso Airbnb 20mPreparándonos para continuar: Validación de hipótesis a partir de gráficos, caso de uso Airbnb.20m¿Qué hemos aprendido? Análisis exploratorio de datos 30m

Semana3

Semana 3

4 horas para completar

Modelos analíticos basados en estadística bivariada

Bienvenidos al tercer módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En el anterior módulo, aprendimos sobre cómo validar nuestras primeras hipótesis de negocio a través del uso de estadística exploratoria univariada, la cual nos permitía analizar cada variable por separado, ahora, nos enfrentaremos al reto de analizar dos variables al mismo tiempo, en este módulo, estudiaremos los conceptos de correlación, los cuales nos permitirá analizar dos variables cuantitativas al tiempo, adicional a ello, en este módulo tendrás la oportunidad de estudiar sobre tablas de contingencia y pruebas chi cuadrado las cuales nos ayudarán analizar dos variables categóricas al tiempo. Finalmente, vas a tener la oportunidad de ver cómo se aplican los distintos tópicos vistos en este módulo a un caso de uso enfocado en el sector retail mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook y pondrás en prácticas tus conocimientos aplicando todos los conceptos vistos en este módulo al caso de uso de Airbnb.

4 horas para completar

5 videos (Total 46 minutos), 5 lecturas, 1 cuestionario

5 videos

Introducción M34mVideo explicación pruebas de correlación de Pearson y Spearman9mInteracción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Correlación10mVideo explicación tablas de contingencia y pruebas chi cuadrado.9mInteracción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Tablas de contingencia12m

5 lecturas

Elementos caso de uso Retail para videos tutoriales 40mElementos caso de uso Airbnb para cuestionario formativo de correlación 5mUso de p-valor para realizar pruebas chi cuadrado y algunos supuestos 10mElementos caso de uso Retail para videos tutoriales5mManos a la obra elementos caso de uso Airbnb 5m

1 ejercicio de práctica

¿Qué hemos aprendido?45m

Semana4

Semana 4

6 horas para completar

Comparaciones entre grupos y validación de modelos estadísticos

Bienvenido al cuarto módulo del curso de Introducción a la ciencia de datos aplicada, denominado comparaciones entre grupos y validación de modelos estadísticos. En este módulo te voy a presentar 2 casos que he seleccionado con la intención de mostrarte la importancia de los contrastes de hipótesis y mediante pruebas de significancia estadística en los diferentes proyectos que realicemos. En ellos, podrás observar por qué es necesario validar correctamente nuestras hipótesis.

6 horas para completar

5 videos (Total 25 minutos), 9 lecturas, 2 cuestionarios

5 videos

Introducción Módulo 43mLos p-test y la significancia estadística8m¿Qué es un t-test?5mConsolida tu proyecto5mCierre del curso1m

9 lecturas

Significancia estadística. El p-test y los intervalos de confianza15mVideo Tutorial: Interacción Jupyter notebook - caso de uso retail 20mActividad: Aplica p-test e intervalos de confianza en Jupyter en airbnb45mVideo Tutorial: Interacción Jupyter notebook - caso de uso Retail30mAplicación del t-test 20mVideoTutorial: Interacción Jupyter notebook - caso de uso retail 20mManos a la obra, a aplicar lo visto en el proyecto- ANOVA 45mCierre de proyecto en metodología ASUM-DM10mConsolida tu proyecto45m

2 ejercicios de práctica

Preparándonos para continuar15m¿Qué hemos aprendido?30m

Reseñas

4.7

18 reseña

5 stars
75,80 %
4 stars
19,35 %
3 stars
3,22 %
2 stars
1,61 %

Principales reseñas sobre INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS APLICADA

por ES11 de dic. de 2022

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

por LP28 de dic. de 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.

por HG28 de ene. de 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.

por CL20 de jul. de 2022

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

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Ciencia de datos

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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. 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 auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
¿Debo pagar para inscribirme al curso?
Al inscribirte al curso puedes elegir la opción que más te interese, bien sea auditarlo, en cuyo caso tendrás acceso al contenido del curso de forma gratuita; o con certificación, en cuyo caso deberás realizar algunas evaluaciones adicionales obligatorias y cumplir con los demás requisitos de la plataforma (hacer la verificación de identidad al presentar las evaluaciones obligatorias, lograr el porcentaje mínimo para pasar el curso y pagar directamente a Coursera el precio de la certificación anunciado en la plataforma).
¿Quién emite el certificado y cómo puedo obtenerlo?
El certificado de participación lo emite Coursera directamente. Puedes adquirirlo siempre y cuando cumplas con los tres requisitos siguientes: presentar las evaluaciones adicionales obligatorias, hacer la verificación de identidad al presentarlas, lograr el porcentaje mínimo para pasar el curso y pagar el precio anunciado por la plataforma.
¿Cómo puedo pagar por el certificado?
Una vez cumplidos los requisitos para la obtención del certificado, debes realizar el pago directamente a Coursera. Ten en cuenta que actualmente las plataformas sólo permiten pagos con tarjetas de crédito internacionales; pero esperamos que pronto activen nuevas alternativas. En caso de que no cuentes con este medio de pago (tarjeta de crédito internacional), puedes solicitar ayuda financiera directamente a la plataforma a través de la opción "Learn more and apply" (Aprender más y aplicar) en la sección "Financial Aid" (Ayuda Financiera) que encuentras debajo del botón de inscripción "Enroll" (Inscribirse). Allí tendrás que completar una aplicación muy sencilla; ningún otro documento o trámite es necesario.
¿Qué información contiene el certificado?
El certificado de participación se expide con el logo de la Universidad de los Andes y el de la plataforma, da cuenta de la participación del estudiante en el curso indicando las horas de trabajo semanal estimadas y está firmado por el profesor de la Universidad. En ningún caso, el certificado representa créditos académicos que puedan ser homologados en programas presenciales o en modalidad híbrida de la Universidad de los Andes.
Tengo problemas con mi cuenta, mi inscripción y acceso al curso, el pago u obtención del certificado ¿quién puede ayudarme?
Los asuntos relacionados con tu cuenta en Coursera, tu inscripción y acceso al curso, el pago y emisión del certificado, entre otros, son gestionados por la plataforma directamente, por lo que te sugerimos contactarlos (en español o inglés) al "Learner Help Center" (Centro de ayuda al estudiante) en:
https://learner.coursera.help/hc/es/categories/201216173#section_0.
Tuve que suspender mi estudio y no sé cómo regresar al curso ¿qué hago para retomar mi estudio?
El curso está diseñado para que usted avance al ritmo que más le convenga. Si debe suspender y quiere retomar el curso después, solo debe ingresar al curso como lo hacía antes y continuar o volver a empezar para refrescar lo que ya había hecho. No se preocupe si la plataforma le muestra las tareas que tiene atrasadas, es solo una guía. Sin embargo, tenga en cuenta que puede que el grupo de estudiantes que inició el curso al tiempo que usted ya vaya más adelante, por lo que es posible que nadie esté activo en los foros o las actividades de revisión por pares. Si desea unirse a un grupo que esté activo en ese momento, solo debe pasarse a una nueva sesión, dando clic en el botón Restablecer mis fechas límite (Reset my deadlines) que parece en la franja de color superior de la página un vistazo (Overview) dentro del curso.
Quiero conocer más acerca de la Universidad de los Andes, ¿dónde encuentro información?
Si quieres conocer más sobre la Universidad de los Andes, puedes consultar los siguientes vínculos:
- Video promocional: https://www.youtube.com/watch?v=J98GEwFJYms
- Página oficial: http://www.uniandes.edu.co
- Admisiones y registro: https://registro.uniandes.edu.co/index.php/scouting/ipor-queestudiar-en-uniandes
Contáctanos en la Cra 1 Nº 18A- 12 Bogotá, (Colombia). Código postal 111711 Bogotá, Colombia; por correo electrónico en infofcom@uniandes.edu.co; o por teléfono en +571 3394949, +571 3394999, extensiones 3301, 5050 y 1649.
¿Cómo obtengo ayuda de Coursera?
A continuación encuentras algunos links de ayuda en Coursera:
- Ayuda con certificados y demás preguntas (Ayuda al Estudiante o Learner Help Center): https://learner.coursera.help/hc/en-us
- ¿Cómo inscribirse en un curso?: https://learner.coursera.help/hc/es/articles/209818603-Inscribirse-en-un-curso
- Opciones de inscripción a un curso o programa especializado: https://learner.coursera.help/hc/es/articles/209818613
- ¿Cómo puedo pagar por el certificado de un curso o programa especializado?: https://learner.coursera.help/hc/es/articles/208280146-Pay-for-a-course-or-Specialization
- ¿Cuándo empiezan los cursos?:
https://learner.coursera.help/hc/es/articles/208279766
- ¿Cómo solicito ayuda económica?:
https://learner.coursera.help/hc/es/articles/209819033-Solicitar-
- Ayuda económica
- ¿Qué cursos ofrece la Universidad de los Andes en Coursera?:
https://www.coursera.org/uniandes
¿Cómo puedo obtener un certificado gratuito si soy estudiante, trabajador o profesor de la Universidad de los Andes?
Si eres estudiantes de pregrado y posgrado, personal académico y/o personal administrativo de la Universidad de los Andes, puedes certificarte de forma completamente gratuita cuando completes un MOOC de la Universidad de los Andes, del Tecnológico de Monterrey o de la Pontificia Universidad Católica de Chile, gracias a la alianza que formaron estas universidades, denominada La Tríada. Para lograrlo, debes ingresar al portal de la Tríada en Coursera: https://coursera.org/programs/la-triada-fegw7 y hacer clic en el botón de “Únete de forma gratuita”. Luego en “Inicia sesión con UNIVERSIDAD DE LOS ANDES” (utiliza tu usuario y clave de correo electrónico DE UNIANDES para ingresar. Regístrate como “Soy un usuario nuevo” (así tu cuenta de Coursera esté asociada a tu correo Uniandes). Únete al programa, revisa la oferta y disfruta de los MOOCs y programas de La Tríada. Para aclarar este proceso, ingresa a: https://moocs.uniandes.edu.co/la-triada-en-coursera/, donde encontrarás un video con el paso a paso, respuestas a las preguntas frecuentes y un email de soporte en caso de que necesites ayuda.

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

Introducción a la ciencia de datos aplicada

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Qué aprenderás

Habilidades que obtendrás