This course is part of the Ciencia de datos Specialization

Maria Del Pilar Villamil Giraldo +1 more instructor

Offered By

Ciencia de datos SpecializationUniversidad de los Andes

About this Course

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El manejo de datos que permita generar conocimiento útil para una organización es cada vez más importante en los trabajos de alta demanda al día de hoy. Es así como este curso presenta al estudiante una metodología para el desarrollo de proyectos basados en datos, en especial de ciencia de datos. Hace énfasis en los procesos de exploración, transformación, integración de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas con el fin de mejorar la eficiencia y calidad en los resultados de análisis posteriores como los basados en modelos analíticos. El estudiante tendrá a su disposición diferentes tutoriales con ejemplos en contextos cercanos a la realidad para comprender mejor los conceptos desarrollados en el curso y practicar su aprendizaje con el punto de extensión propuesto en cada tutorial. De igual manera, contará con videos, lecturas ilustradas y sugerencias de lecturas para profundizar en los temas de interés. Consideramos que esto le permitirá al estudiante afianzar sus conocimientos llevando a la práctica lo aprendido.

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Course 3 of 3 in the

Ciencia de datos Specialization

Beginner Level

Conocimientos básicos en programación, en especial en lenguaje Python, en bases de datos relacionales y en estadística.

Approx. 19 hours to complete

Spanish

What you will learn

Comprender qué proceso de exploración, transformación e integración de datos, se requiere para formular una solución a un problema centrado en datos.
Comprender y aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
Identificar y solucionar problemas en los datos relacionados con su calidad.

Skills you will gain

Identificar y solucionar problemas en los datos relacionados con su calidad
Aplicar técnicas para explorar transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas
Utilizar herramientas y lenguajes empleados por profesionales en el manejo de datos como los científicos de datos

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Ciencia de datos Specialization

Beginner Level

Conocimientos básicos en programación, en especial en lenguaje Python, en bases de datos relacionales y en estadística.

Approx. 19 hours to complete

Spanish

Instructors

Maria Del Pilar Villamil Giraldo

Profesora asociada

Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación

1,196 Learners

3 Courses

John Calvo Martínez

Profesor de Cátedra

3,821 Learners

2 Courses

Offered by

Universidad de los Andes

Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

6 hours to complete

Exploración y visualización de datos

Bienvenido al primer módulo del curso. En este módulo trabajaremos sobre la metodología para realizar proyectos centrados en datos, en especial de ciencia de datos. Adicionalmente, profundizaremos en la etapa de entendimiento de los datos, para lo cual comprenderemos temas relacionados con perfilamiento, exploración de datos y visualización de los mismos. De igual manera, introduciremos el caso del proyecto y tendremos una serie de videos en diferentes sectores que espero te ayuden a lograr los objetivos del módulo y disfrutarlo.

6 hours to complete

7 videos (Total 65 min), 10 readings, 3 quizzes

7 videos

Introducción al curso5mAnaconda y su instalación12mVideo Introductorio Exploración y visualización de datos 3mVideo animado - caso del proyecto1mManipulación básica de fuentes de datos14mCaso de perfilamiento de datos 19mGráficos de visualización6m

10 readings

Presentación del curso10mRecomendaciones para tener éxito10mForo: Problemas técnicos10m¿Cuál será nuestro proyecto?10mActividad: Listos para manipular diferentes fuentes de datos25mDetalles para realizar un perfilamiento de datos en python 10mActividad: Afianzar el perfilamiento de datos20mFunciones en python para obtener gráficos15mActividad: Muro colaborativo ¿Qué dicen los datos? 15mProyecto: Manos a la obra, a aplicar lo visto en el proyecto45m

3 practice exercises

El proyecto del curso y la Metodología ASUM-D15mPreparándonos para continuar15m¿Qué hemos aprendido?30m

Week2

Week 2

5 hours to complete

Preparar datos para mejorar la calidad de los datos

Bienvenido al segundo módulo del curso, centrado en la forma de preparar datos para mejorar su calidad. En este módulo tendrás la oportunidad de entender qué es calidad de datos, describiremos algunas de las dimensiones de calidad más frecuentes en fuentes de datos y las acompañaremos de videos, tutoriales y actividades que te permitirán comprender estas temáticas, entender los problemas que se generan en los datos relacionados con las dimensiones de calidad y, algunas formas de solucionarlos.

5 hours to complete

4 videos (Total 25 min), 7 readings, 2 quizzes

4 videos

Preparación de datos para mejorar su calidad3mLa calidad de los datos y su importancia5mLa estandarización en un caso10mProblemas y soluciones a datos inconsistentes5m

7 readings

Resolver problemas de completitud de datos8mActividad: Resolver problemas de completitud de datos20m Actividad: aplicar la estandarización 20mActividad: Muro colaborativo transformación de los datos de acuerdo con el contexto de los mismos 10mActividad: Identificar y resolver problemas de duplicidad20mActividad: Mejorar la consistencia de datos 20mProyecto: "Manos a la obra, a aplicar lo visto en el proyecto" Incluyamos la calidad de datos al caso del proyecto 45m

2 practice exercises

Preparándonos para continuar15m¿Qué hemos aprendido?30m

Week3

Week 3

5 hours to complete

La Integración de Datos

Hola, en este módulo nos centraremos en la integración de datos. Con ello en mente, nos enfocaremos en las diferentes formas de unir dos o más fuentes de información con el fin de generar análisis y conclusiones que no habríamos podido obtener con información fragmentada. Allí recae el punto de importancia de aprender a integrar datos, pues la información integrada representa un valor para nuestros proyectos de Ciencias de Datos. Es por ello que en este módulo vamos a ver qué hay diferentes formas de unir diferentes fuentes de información, como lo son los joins, union y merge. Además, veremos los conceptos de lookup y de filtrado condicional de información en Pandas. Podrás aplicar todo lo aprendido en las actividades del módulo y en los ejercicios propuestos. ¡Espero te guste!

5 hours to complete

4 videos (Total 19 min), 6 readings, 2 quizzes

4 videos

Integración de datos3mTécnicas de integración3mTutorial: Manejos de join en Python6mIntegrando datos: Integraciones complejas5m

6 readings

Actividad: integración de datos30mVideoTutorial: lookups en Python 10mActividad: integra nuevos datos 30mVideoTutorial: integración de datos no estructurados 10mActividad: Integrando Texto10mProyecto: Manos a la obra, tú estrategia de integración45m

2 practice exercises

Cuestionario Formativo: preparándonos para continuar15mCuestionario sumativo: ¿Qué hemos aprendido? 30m

Week4

Week 4

5 hours to complete

Transformar datos para construir modelos analíticos

Bienvenido al cuarto y último modulo del curso. En este módulo veras como transformar datos, con el fin de tener un conjunto de datos que podamos trabajar fácilmente al momento de entrenar nuestros modelos de predicción. Vas a poder seleccionar y transformar atributos mediante técnicas como la normalización, la combinación de atributos para generar nuevas variables, la reducción de dimensionalidad y la transformación de texto. Tendrás la oportunidad de reforzar tu aprendizaje mediante ejercicios prácticos y tutoriales utilizando Python.

5 hours to complete

4 videos (Total 17 min), 8 readings, 2 quizzes

4 videos

Introducción al módulo3mTransformación de Datos: tipos y técnicas3mProcesamiento de texto7mVideo de cierre3m

8 readings

VideoTutorial: seleccionando atributos - caso de estudio10mActividad: seleccionando atributos 10mVideoTutorial: presentación caso de uso10mActividad: preparando los datos con normalización10mVideo Tutorial: PCA en Python 15mActividad: aplicando reducción de dimensionalidad 10mActividad: transformación de texto en Python10mProyecto: Manos a la obra, preparación de datos acercándonos a la construcción de modelos analíticos al caso del proyecto50m

2 practice exercises

Cuestionario Formativo: preparándonos para continuar 15mCuestionario sumativo: validando el aprendizaje de todo el curso45m

About the Ciencia de datos Specialization

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.

Frequently Asked Questions

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Specialization?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
¿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.

More questions? Visit the Learner Help Center.

Integración y preparación de datos

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