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Este curso es una primera inmersión en el mundo de la ciencia de datos, en el cual el estudiante comprenderá los fundamentos de la ciencia de datos, las características de un científico de datos, las herramientas que utiliza, la metodología que se debe seguir para este estilo de proyectos, y estará en capacidad de aplicar técnicas estadísticas para la construcción e interpretación de modelos analíticos descriptivos. El curso consta de 4 módulos, cada uno de una semana, en los cuales al final del mismo, se tiene una lección dedicada al desarrollo del proyecto del curso. Los módulos son: Módulo 1. La ciencia de datos y los científicos de datos: En este módulo, se presenta los aspectos fundamentales de la ciencia de datos, la metodología ASUM-DM para la implementación de estos proyectos y la metodología design thinking para identificar problemas y oportunidades de negocio. Módulo 2. Análisis exploratorio de datos: En este módulo, se presenta los conceptos asociados a estadística descriptiva y exploratoria univariada, y una ejemplificación de estos mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook, los cuales son utilizados para validar hipótesis de negocio. Módulo 3. Modelos analíticos basados en estadística bivariada: En este módulo, se presenta los conceptos asociados a pruebas de correlación y análisis de tablas de contingencia, y una ejemplificación de estos mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook, los cuales son utilizados para validar hipótesis de negocio. Módulo 4. Comparaciones entre grupos y validación de modelos estadísticos: En este módulo, se presenta los conceptos asociados a ANOVAS a una y dos vías, y una ejemplificación de estos mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook, los cuales son utilizados para validar hipótesis de negocio. Este curso está pensado para personas de diferentes disciplinas que quieran adentrarse en el mundo de la ciencia de datos, que estén iniciando estudios universitarios o con títulos de técnicos o tecnológicos, así mismo, se recomienda tener un background de conocimientos básicos en probabilidad y estadística. El aspirante a tomar este curso puede provenir de cualquier campo del conocimiento ya sea de gobierno, la industria, la consultoría, la academia, etc. Para el desarrollo de este curso, es necesario la instalación de un programa especial (Anaconda – Jupyter Notebook) con el fin de poder realizar los análisis de los datos a través del lenguaje de programación Python, es recomendable que el equipo cuente con más de 4GB de RAM y espacio en disco duro superior a 1GB.الوحدات
Introducción al curso
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Discussions
- Cuéntanos un poco de ti
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- Bienvenida al curso
- Instalación de Anaconda
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- Presentación del curso
- Recomendaciones para tener éxito
- Problemas técnicos
Estilo de proyectos en ciencia de datos
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- Introducción al Módulo1
- Definición ciencia de datos
- Caso de uso Airbnb
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Readings
- Ciencia de datos y algunas aplicaciones
- Actividad ejemplificación proyecto ciencia de datos
- ¿Cuál será nuestro proyecto? - caso de uso Airbnb
Metodología de la ciencia de datos ASUM-DM
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Assignment
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Assignment
- Preparándonos para continuar: Aplicación metodología ASUM-DM al caso de uso airbnb
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- Reto: Metodología ciencia de datos aplicada a airbnb
La ideación y la ciencia de datos
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Assignment
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Assignment
- ¿Qué hemos aprendido? La ideación y la ciencia de datos
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- Iniciación Design Thinking
- Manos a la obra: aplicación metodología design thinking al caso de uso Airbnb
Estadística univariada
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- Cuestionario formativo: aplicación estadística univariada al caso de uso Airbnb
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- Reto: I Validación hipótesis para el caso de uso Airbnb
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- Introducción Módulo 2
- Interacción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Estadística Univariada
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- Definición y tipos de variables
- Caso de uso Retail para videos tutoriales
Métodos de visualización
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Assignment
- Preparándonos para continuar: Validación de hipótesis a partir de gráficos, caso de uso Airbnb.
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- Reto: II Validación hipótesis para el caso de uso Airbnb
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- Interacción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Métodos de visualización
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- Lectura datos atípicos
Preparación básica de datos
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- ¿Qué hemos aprendido? Análisis exploratorio de datos
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- Manos a la obra: Preparación básica de datos caso de uso airbnb
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- Interacción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Preparación de datos
Pruebas de correlación de Pearson y Spearman
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- Reto: III Validación hipótesis para el caso de uso Airbnb
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- Introducción M3
- Video explicación pruebas de correlación de Pearson y Spearman
- Interacción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Correlación
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- Elementos caso de uso Retail para videos tutoriales
- Elementos caso de uso Airbnb para cuestionario formativo de correlación
Tablas de contingencia y pruebas chi cuadrado
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- ¿Qué hemos aprendido?
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- Reto: III Validación hipótesis para el caso de uso Airbnb
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- Video explicación tablas de contingencia y pruebas chi cuadrado.
- Interacción Jupyter Notebook caso de uso Retail : Tablas de contingencia
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- Uso de p-valor para realizar pruebas chi cuadrado y algunos supuestos
- Elementos caso de uso Retail para videos tutoriales
- Manos a la obra elementos caso de uso Airbnb
La significancia estadística y los intervalos de confianza
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- Foro: la significancia estadística en el mundo real
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- Introducción Módulo 4
- Los p-test y la significancia estadística
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- Significancia estadística. El p-test y los intervalos de confianza
- Video Tutorial: Interacción Jupyter notebook - caso de uso retail
- Actividad: Aplica p-test e intervalos de confianza en Jupyter en airbnb
El t-test. ¿Para qué lo utilizamos?
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- Preparándonos para continuar
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- Reto: IV Análisis de diferentes muestras en caso de uso airbnb
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- ¿Qué es un t-test?
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- Video Tutorial: Interacción Jupyter notebook - caso de uso Retail
- Aplicación del t-test
Análisis de Varianza - ANOVA
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- VideoTutorial: Interacción Jupyter notebook - caso de uso retail
- Manos a la obra, a aplicar lo visto en el proyecto- ANOVA
Consolida tu proyecto!
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Assignment
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Assignment
- ¿Qué hemos aprendido?
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- Consolida tu proyecto
- Cierre del curso
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- Cierre de proyecto en metodología ASUM-DM
- Consolida tu proyecto
Auto Summary
"Introducción a la Ciencia de Datos Aplicada" es una inmersión inicial en Data Science y AI, diseñada por Coursera. En cuatro semanas, aprenderás los fundamentos de la ciencia de datos, análisis exploratorio, modelos analíticos y comparaciones estadísticas, usando Jupyter Notebook y Python. Ideal para principiantes con conocimientos básicos de probabilidad y estadística. Perfecto para estudiantes, profesionales de gobierno, industria, consultoría y academia. ¡Empieza tu viaje en ciencia de datos hoy!
John Calvo Martínez
Harry Cristhian Torres Moreno