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Comprender la ciencia de datos

Una introducción a la ciencia de datos sin necesidad de codificación.

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2 Horas15 Videos48 Ejercicios
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Preferido por estudiantes en miles de empresas


Descripción del curso

¿Qué es la ciencia de datos, por qué es tan popular y por qué la Harvard Business Review la ha considerado el "trabajo más sexy del siglo XXI"? En este curso no técnico, se te presentará todo lo que siempre tuviste miedo de preguntar sobre este apasionante campo de rápido crecimiento, sin necesidad de escribir una sola línea de código. A través de ejercicios prácticos, aprenderás sobre las diferentes funciones de los científicos de datos, temas fundamentales como los A/B tests, el análisis de series temporales y machine learning, y cómo los científicos de datos extraen conocimientos y perspectivas de los datos del mundo real. Así que no te dejes desanimar por las palabras de moda. Empieza a aprender, adquiere habilidades en este campo tan demandado y descubre por qué la ciencia de datos es para todos.
  1. 1

    Introducción a la ciencia de datos (Data Science)

    Gratuito

    Comenzaremos el curso definiendo qué es la ciencia de datos. Cubriremos el flujo de trabajo de la ciencia de datos y cómo se aplica la ciencia de datos a problemas del mundo real. Terminaremos el capítulo aprendiendo sobre diferentes roles dentro del campo de la ciencia de datos.

    Reproducir Capítulo Ahora
    ¿Qué es la ciencia de datos?
    50 xp
    Flujo de trabajo de segmentación de clientes
    50 xp
    Construyendo un chatbot para servicio al cliente
    50 xp
    Aplicaciones de la ciencia de datos
    50 xp
    Asignando un proyecto de ciencia de datos
    50 xp
    Investigación de inversiones
    100 xp
    Funciones y herramientas de la ciencia de datos
    50 xp
    Edición de un anuncio de trabajo
    50 xp
    Emparejando competencias a puestos de trabajo
    100 xp
    Clasificación de tareas de datos
    100 xp
  2. 2

    Recopilación y almacenamiento de datos

    Ahora que entendemos el flujo de trabajo de la ciencia de datos, profundizaremos en el primer paso: recopilación y almacenamiento de datos. Aprenderemos sobre las diferentes fuentes de datos de las que puedes extraer, cómo son esos datos, cómo almacenarlos una vez recopilados y cómo una canalización de datos (data pipeline) puede automatizar el proceso.

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  3. 3

    Preparación, exploración y visualización

    La preparación de los datos es fundamental: los científicos de datos pasan el 80% de su tiempo limpiando y manipulando datos, y sólo el 20% de su tiempo analizándolos. Este capítulo te mostrará cómo diagnosticar problemas en tus datos, tratar los valores perdidos y los valores atípicos. A continuación, aprenderás sobre visualización, otra herramienta esencial tanto para explorar tus datos como para transmitir tus conclusiones.

    Reproducir Capítulo Ahora
  4. 4

    Experimentación y predicción

    En este último capítulo hablaremos de experimentación y predicción. Empezaremos con los experimentos, cubriremos las pruebas A/B y pasaremos a la previsión de series temporales, donde aprenderemos a predecir eventos futuros. Por último, terminaremos con el machine learning, analizando el aprendizaje supervisado y el clustering.

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En las siguientes pistas

Comprender los temas de datos
Hadrien Lacroix HeadshotHadrien Lacroix

Curriculum Manager at DataCamp

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