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Integración y preparación de datos
Maria Del Pilar Villamil Giraldo
and
John Calvo Martínez
Maria Del Pilar Villamil Giraldo
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John Calvo Martínez
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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Syllabus
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.
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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.
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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.
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!
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.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Curso diseñado para estudiantes que buscan desarrollar habilidades en el manejo de datos para la generación de conocimiento útil en entornos laborales
Metodología clara y estructurada para el desarrollo de proyectos basados en datos, enfocada en ciencia de datos
Énfasis en procesos de exploración, transformación e integración de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas
Tutoriales con ejemplos prácticos para reforzar el aprendizaje y facilitar la comprensión
Videos, lecturas ilustradas y lecturas complementarias para profundizar en los temas
Punto de extensión propuesto en cada tutorial para aplicar los conceptos aprendidos
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Integración y preparación de datos.
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Learners who complete Integración y preparación de datos will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers design, build, and maintain the infrastructure and tools that enable the collection, storage, and analysis of data. This course provides an introduction to data integration, transformation, and preparation, which are key responsibilities of Data Engineers.
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from data in various forms, both structured and unstructured. This course helps build a foundation in data exploration, transformation, integration, preparation, and modeling, all of which are essential skills for Data Scientists.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design, develop, and deploy machine learning models. This course helps build a foundation in data exploration, transformation, integration, and preparation, which are essential skills for Machine Learning Engineers.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical methods to analyze data and make investment decisions. This course helps build a foundation in data exploration, transformation, integration, and preparation, which are essential skills for Quantitative Analysts.
Data Visualization Specialist
Data Visualization Specialist
Data Visualization Specialists create visual representations of data to help people understand and communicate data insights. This course teaches the skills needed to explore, transform, integrate, and prepare data for visualization, which are essential skills for Data Visualization Specialists.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts collect, clean, and analyze data to help organizations make informed decisions. This course teaches the skills needed to explore, transform, integrate, and prepare data for analysis. This course may be useful for those seeking a career as a Data Analyst.
Market Researcher
Market Researcher
Market Researchers collect, analyze, and interpret data to understand consumer behavior and market trends. This course teaches the skills needed to explore, transform, integrate, and prepare data for analysis, which are essential skills for Market Researchers.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts use data to identify and solve business problems. This course teaches the skills needed to explore, transform, integrate, and prepare data for analysis, which are essential skills for Business Analysts.
Statistician
Statistician
Statisticians collect, analyze, interpret, and present data. This course helps build a foundation in data exploration, transformation, integration, and preparation, which are essential skills for Statisticians.
Database Administrator
Database Administrator
Database Administrators design, implement, and maintain databases. This course provides an introduction to data integration, transformation, and preparation, which are key responsibilities of Database Administrators.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts analyze financial data to make investment recommendations. This course helps build a foundation in data exploration, transformation, integration, and preparation, which are essential skills for Financial Analysts.
Actuary
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical methods to assess risk and uncertainty. This course helps build a foundation in data exploration, transformation, integration, and preparation, which are essential skills for Actuaries.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software systems. This course may be useful for Software Engineers who work with data, as it teaches the skills needed to explore, transform, integrate, and prepare data for analysis and modeling.
Product Manager
Product Manager
Product Managers oversee the development and launch of products. This course may be useful for Product Managers who work with data, as it teaches the skills needed to explore, transform, integrate, and prepare data for analysis and decision-making.
Consultant
Consultant
Consultants advise clients on a variety of business issues. This course may be useful for Consultants who work with data, as it teaches the skills needed to explore, transform, integrate, and prepare data for analysis and decision-making.
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Integración y preparación de datos.
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Este libro de texto ampliamente utilizado proporciona una cobertura integral de los conceptos y técnicas de minería de datos. Es un recurso invaluable para los estudiantes y profesionales que buscan una comprensión profunda de este campo.
Este libro práctico proporciona una guía paso a paso para utilizar Pandas, una biblioteca de Python para la manipulación y análisis de datos. Es un recurso valioso para aquellos que buscan desarrollar habilidades prácticas en ciencia de datos.
Este libro proporciona una introducción completa al análisis de datos bayesiano. Cubre temas como la inferencia bayesiana, los modelos jerárquicos y el modelado predictivo. Es un recurso invaluable para aquellos que buscan desarrollar una comprensión de este enfoque estadístico.
Este libro proporciona una introducción accesible a los métodos de aprendizaje automático interpretables. Cubre temas como la importancia de la interpretabilidad, las técnicas de interpretación y las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático interpretable.
Este libro avanzado proporciona una cobertura en profundidad de los métodos de aprendizaje automático basados en la escasez, como el lazo. Es un recurso valioso para los investigadores y profesionales que trabajan en este campo.
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Este libro proporciona una guía práctica para el diseño y ejecución de proyectos de ciencia de datos. Cubre temas como la definición del problema, la recopilación de datos, el análisis de datos y la comunicación de los resultados. Es un recurso valioso para los profesionales de la ciencia de datos que buscan mejorar su proceso de trabajo.
Este libro ofrece una introducción accesible a la ciencia de datos para principiantes. Cubre una amplia gama de temas, desde la recopilación y limpieza de datos hasta el análisis y visualización de datos.
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Este libro explora el impacto de los datos masivos en nuestra sociedad, economía y vidas personales. Proporciona una visión general accesible de los desafíos y oportunidades que plantea el auge de los datos masivos.
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Effort
4 a 6 horas a la semana por 4 semanas
Level
Introductory
Via
Coursera
Institution
Universidad de los Andes
Instructors
Maria Del Pilar Villamil Giraldo
John Calvo Martínez
Language
Español
This course belongs to a
collection
called
Ciencia de datos. It's comprised of three courses:
- Integración y preparación de datos (viewing)
- Modelos predictivos con aprendizaje automático
- Introducción a la ciencia de datos aplicada
Good to know
Curso diseñado para estudiantes que buscan desarrollar habilidades en el manejo de datos para la generación de conocimiento útil en entornos laborales
Metodología clara y estructurada para el desarrollo de proyectos basados en datos, enfocada en ciencia de datos
Énfasis en procesos de exploración, transformación e integración de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas
Tutoriales con ejemplos prácticos para reforzar el aprendizaje y facilitar la comprensión
Videos, lecturas ilustradas y lecturas complementarias para profundizar en los temas
Punto de extensión propuesto en cada tutorial para aplicar los conceptos aprendidos
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