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Comprender la ciencia de datos

"Una introducción a la ciencia de datos sin necesidad de programación."

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Descripción del curso

¿Qué es la ciencia de datos, por qué es tan popular, y por qué la Harvard Business Review la ha aclamado como el "trabajo más sexy del siglo XXI"? En este curso no técnico conocerás todo lo que siempre has temido preguntar sobre este campo apasionante y de rápido crecimiento, sin necesidad de escribir una sola línea de código. Con ejercicios prácticos, aprenderás sobre los diferentes roles de los científicos de datos; temas fundamentales como las pruebas A/B, el análisis de series temporales y el machine learning; y cómo los científicos de datos extraen conocimientos e información de los datos del mundo real. Así que no te dejes desanimar por las palabras de moda. Empieza a aprender, adquiere destrezas en este campo tan demandado, ¡y descubre por qué la ciencia de datos es para todos!
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En las siguientes pistas

Comprender los temas de datos

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  1. 1

    Introducción a la ciencia de datos

    Gratuito

    Empezaremos 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 los problemas del mundo real. Terminaremos el capítulo aprendiendo sobre los diferentes roles del campo de la ciencia de datos.

    Reproducir Capítulo Ahora
    ¿Qué es la ciencia de datos?
    50 xp
    ¿Por qué la ciencia de datos?
    50 xp
    Seguir el flujo de trabajo
    50 xp
    Aplicaciones de la ciencia de datos
    50 xp
    Investigación de inversiones
    50 xp
    Asignación del proyecto de ciencia de datos
    100 xp
    Roles y herramientas de la ciencia de datos
    50 xp
    Editar un puesto de trabajo
    50 xp
    Adecuación de las cualificaciones a los puestos de trabajo
    100 xp
    Clasificar las 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: la recopilación y el almacenamiento de datos. Aprenderemos sobre las distintas fuentes de datos que puedes utilizar, qué aspecto tienen esos datos, cómo almacenarlos una vez recopilados y cómo un pipeline de datos 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 solo el 20 % analizándolos realmente. Este capítulo te mostrará cómo diagnosticar problemas en tus datos y tratar los valores que faltan y los valores atípicos. A continuación, aprenderás sobre visualización, otra herramienta esencial tanto para explorar tus datos como para transmitir tus conclusiones.

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  4. 4

    Experimentación y predicción

    En este capítulo final, ¡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 acontecimientos futuros. Por último, terminaremos con el machine learning, examinando el aprendizaje supervisado y la agrupamiento.

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