El curso de ciencia de datos gratis ofrecido por la Universidad de los Andes es una excelente oportunidad para aprender sobre análisis de datos, estadística y modelado con Python.
Este curso está diseñado para principiantes y proporciona una base sólida en la ciencia de datos, permitiendo desarrollar habilidades esenciales en el campo.
Contenido del curso y metodología
Este programa tiene una duración total de 19 horas, distribuidas en cuatro módulos. A lo largo del curso, los estudiantes conocerán los fundamentos de la ciencia de datos y aprenderán a utilizar Jupyter Notebook para el análisis de datos.
- Módulo 1: La ciencia de datos y los científicos de datos (5 horas)
- Introducción a la ciencia de datos.
- Características de un científico de datos.
- Metodología ASUM-DM para proyectos de ciencia de datos.
- Aplicación del design thinking para resolver problemas.
- Módulo 2: Análisis exploratorio de datos (3 horas)
- Estadística descriptiva y exploratoria univariada.
- Uso de Jupyter Notebook para análisis de datos.
- Validación de hipótesis en escenarios de negocio.
- Módulo 3: Modelos analíticos basados en estadística bivariada (3 horas)
- Pruebas de correlación.
- Análisis de tablas de contingencia.
- Uso de modelos estadísticos para validar hipótesis.
- Módulo 4: Comparaciones entre grupos y validación de modelos estadísticos (6 horas)
- ANOVA a una y dos vías.
- Validación de modelos estadísticos.
- Aplicaciones prácticas en Jupyter Notebook.
Este curso permite aplicar conceptos fundamentales de estadística para la construcción e interpretación de modelos analíticos descriptivos.
Además, introduce a los estudiantes en la metodología de proyectos de ciencia de datos, facilitando su aplicación en diversas industrias.
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Características del curso de ciencia de datos y requisitos
El curso está disponible en español y cuenta con una valoración de 4.7 estrellas, lo que refleja su calidad y utilidad. Más de 15,000 estudiantes han participado en este programa, destacando su enfoque didáctico y accesible.
Requisitos:
- Nivel principiante.
- Conocimientos básicos en estadística descriptiva y exploratoria.
- Familiaridad con probabilidad y Python.
- Se recomienda contar con un equipo con más de 4GB de RAM y 1GB de espacio libre en disco.
Habilidades que desarrollarás:
- Comprensión de los principios básicos de la ciencia de datos.
- Manejo de estadística descriptiva y exploratoria para analizar datos.
- Uso de Jupyter Notebook para desarrollar modelos analíticos.
- Aplicación de estadística bivariada para la validación de hipótesis.
Este curso está diseñado para personas de cualquier disciplina interesadas en explorar la ciencia de datos, ya sean estudiantes universitarios, técnicos, tecnólogos o profesionales de sectores como gobierno, industria, consultoría y academia.
📌 Si quieres aprender a analizar datos de manera efectiva y desarrollar modelos analíticos, accede al curso aquí: Introducción a la Ciencia de Datos Aplicada.
