ofrecido por

Gestión del análisis de datos

Universidad Johns Hopkins

Acerca de este Curso

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This one-week course describes the process of analyzing data and how to manage that process. We describe the iterative nature of data analysis and the role of stating a sharp question, exploratory data analysis, inference, formal statistical modeling, interpretation, and communication. In addition, we will describe how to direct analytic activities within a team and to drive the data analysis process towards coherent and useful results. 
This is a focused course designed to rapidly get you up to speed on the process of data analysis and how it can be managed. Our goal was to make this as convenient as possible for you without sacrificing any essential content. We've left the technical information aside so that you can focus on managing your team and moving it forward.

After completing this course you will know how to….

1. Describe the basic data analysis iteration
2. Identify different types of questions and translate them to specific datasets
3. Describe different types of data pulls
4. Explore datasets to determine if data are appropriate for a given question
5. Direct model building efforts in common data analyses
6. Interpret the results from common data analyses
7. Integrate statistical findings to form coherent data analysis presentations

Commitment: 1 week of study, 4-6 hours

Course cover image by fdecomite. Creative Commons BY https://flic.kr/p/4HjmvD

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Aprox. 9 horas para completar

Español (Spanish)

Subtítulos: Árabe (Arabic), Francés (French), Portugués (europeo), Italiano, Vietnamita, Alemán (German), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés

Qué aprenderás

Differentiate between various types of data pulls

Describe the basic data analysis iteration

Explore datasets to determine if data is appropriate for a project

Use statistical findings to create convincing data analysis presentations

Fechas límite flexibles

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Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Aprox. 9 horas para completar

Español (Spanish)

Subtítulos: Árabe (Arabic), Francés (French), Portugués (europeo), Italiano, Vietnamita, Alemán (German), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés

Instructores

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1.430.368 alumnos

37 cursos

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1.461.036 alumnos

32 cursos

ofrecido por

Universidad Johns Hopkins

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

9 horas para completar

Gestión del análisis de datos

¡Te damos la bienvenida a Gestión del análisis de datos! Este curso consiste en un módulo diseñado para realizarse en una semana. El curso funciona mejor si avanzas con el material en el orden en el que se presenta. Cada clase cuenta con videos y material de lectura que aportan información adicional a la clase. Me entusiasma tenerte en la clase y espero recibir tus contribuciones para la comunidad de estudiantes. Si tienes preguntas sobre el contenido del curso, publícalas en el foro para obtener ayuda de otras personas de la comunidad del curso. Si tienes problemas técnicos con la plataforma de Coursera, visita el Centro de ayuda para estudiantes. ¡Buena suerte en el inicio del curso y espero que lo disfrutes!

9 horas para completar

19 videos (Total 144 minutos), 17 lecturas, 7 cuestionarios

19 videos

Sobre qué trata el curso2m

Iteración del análisis de datos8m

Etapas del análisis de datos1m

Seis tipos de preguntas6m

Características de una buena pregunta6m

Objetivos y expectativas del análisis exploratorio de datos11m

Cómo usar los modelos estadísticos para explorar tus datos (parte 1)13m

Cómo usar los modelos estadísticos para explorar tus datos (parte 2)5m

Análisis exploratorio de datos: cuándo detenerse6m

Cómo hacer inferencias a partir de los datos: introducción5m

Las poblaciones vienen de muchas formas4m

Inferencia: qué puede salir mal7m

Marco general8m

Análisis de asociación10m

Análisis de predicción10m

Inferencia vs. predicción12m

Cómo interpretar los resultados10m

Comunicación de rutina en el análisis de datos6m

Cómo realizar una presentación de análisis de datos5m

17 lecturas

Encuesta previa al curso10m

Libro de texto del curso: "The Art of Data Science" (El arte de la ciencia de datos)10m

"Conversations on Data Science" (Conversaciones sobre la ciencia de datos)10m

"Data Science as Art" (Ciencia de datos como arte)10m

Epiciclos del análisis10m

Seis tipos de preguntas10m

Características de una buena pregunta10m

Lista de verificación del AED10m

Evaluación de una distribución10m

Evaluación de relaciones lineales10m

Análisis exploratorio de datos: ¿cuándo nos detenemos?10m

Factores que afectan la calidad de la inferencia10m

Comentario sobre las poblaciones10m

Inferencia vs. predicción10m

Cómo interpretar los resultados10m

Comunicación de rutina10m

Encuesta posterior al curso10m

7 ejercicios de práctica

Iteración del análisis de datos30m

Planteamiento y refinamiento de la pregunta30m

Análisis exploratorio de datos30m

Inferencia30m

Modelado formal, Inferencia vs. predicción30m

Interpretación30m

Comunicación30m

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 compro el Certificado?
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.
¿Hay ayuda económica disponible?
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.

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