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Integración y preparación de datos
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  • Course by Universidad de los Andes
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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.

Modules

Introducción al curso

    • 2 Videos
    • 3 Readings
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1 Discussions

  • Cuéntanos de ti

2 Videos

  • Introducción al curso
  • Anaconda y su instalación

3 Readings

  • Presentación del curso
  • Recomendaciones para tener éxito
  • Foro: Problemas técnicos

Metodología para proyectos de datos

    • 2 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • El proyecto del curso y la Metodología ASUM-D

2 Videos

  • Video Introductorio Exploración y visualización de datos
  • Video animado - caso del proyecto

1 Readings

  • ¿Cuál será nuestro proyecto?

Lectura de fuentes de datos en diferentes formatos

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1 Assignment

  • Preparándonos para continuar

1 Videos

  • Manipulación básica de fuentes de datos

1 Readings

  • Actividad: Listos para manipular diferentes fuentes de datos

Perfilamiento de datos

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Caso de perfilamiento de datos

2 Readings

  • Detalles para realizar un perfilamiento de datos en python
  • Actividad: Afianzar el perfilamiento de datos

Visualización de datos

    • 1 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • ¿Qué hemos aprendido?

1 Videos

  • Gráficos de visualización

3 Readings

  • Funciones en python para obtener gráficos
  • Actividad: Muro colaborativo ¿Qué dicen los datos?
  • Proyecto: Manos a la obra, a aplicar lo visto en el proyecto

Completitud de los datos

    • 2 Videos
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1 Discussions

  • Foro: impacto de las soluciones planteadas para corregir problemas de completitud

2 Videos

  • Preparación de datos para mejorar su calidad
  • La calidad de los datos y su importancia

2 Readings

  • Resolver problemas de completitud de datos
  • Actividad: Resolver problemas de completitud de datos

Estandarización

    • 1 Videos
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1 Assignment

  • Preparándonos para continuar

1 Videos

  • La estandarización en un caso

2 Readings

  • Actividad: aplicar la estandarización
  • Actividad: Muro colaborativo transformación de los datos de acuerdo con el contexto de los mismos

Duplicidad

    • 1 Readings
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1 Discussions

  • Identificar causas de los problemas de duplicidad

1 Readings

  • Actividad: Identificar y resolver problemas de duplicidad

Consistencia

    • 1 Videos
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1 Assignment

  • ¿Qué hemos aprendido?

1 Videos

  • Problemas y soluciones a datos inconsistentes

2 Readings

  • Actividad: Mejorar la consistencia de datos
  • Proyecto: "Manos a la obra, a aplicar lo visto en el proyecto" Incluyamos la calidad de datos al caso del proyecto

¿Cómo se integran fuentes de datos?

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1 Discussions

  • Integración de datos

3 Videos

  • Integración de datos
  • Técnicas de integración
  • Tutorial: Manejos de join en Python

1 Readings

  • Actividad: integración de datos

Lookups y complemento de datos

    • 2 Readings
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Cuestionario Formativo: preparándonos para continuar

2 Readings

  • VideoTutorial: lookups en Python
  • Actividad: integra nuevos datos

Integración de Datos no estructurados

    • 2 Readings
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1 Discussions

  • Integración de datos

2 Readings

  • VideoTutorial: integración de datos no estructurados
  • Actividad: Integrando Texto

Integraciones complejas

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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Cuestionario sumativo: ¿Qué hemos aprendido?

1 Videos

  • Integrando datos: Integraciones complejas

1 Readings

  • Proyecto: Manos a la obra, tú estrategia de integración

Seleccionar atributos

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2 Videos

  • Introducción al módulo
  • Transformación de Datos: tipos y técnicas

2 Readings

  • VideoTutorial: seleccionando atributos - caso de estudio
  • Actividad: seleccionando atributos

Normalizar y Reducir atributos

    • 2 Readings
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1 Assignment

  • Cuestionario Formativo: preparándonos para continuar

2 Readings

  • VideoTutorial: presentación caso de uso
  • Actividad: preparando los datos con normalización

Reducir la dimensionalidad

    • 2 Readings
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1 Discussions

  • Estrategias de selección de atributos

2 Readings

  • Video Tutorial: PCA en Python
  • Actividad: aplicando reducción de dimensionalidad

Transformar texto

    • 2 Videos
    • 2 Readings
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Cuestionario sumativo: validando el aprendizaje de todo el curso

2 Videos

  • Procesamiento de texto
  • Video de cierre

2 Readings

  • Actividad: transformación de texto en Python
  • Proyecto: Manos a la obra, preparación de datos acercándonos a la construcción de modelos analíticos al caso del proyecto

Auto Summary

"Integración y preparación de datos" is a foundational course in Data Science & AI, led by Coursera. It focuses on data handling, exploration, transformation, and integration of structured and unstructured sources to enhance analysis quality. The course offers practical tutorials, videos, and readings to solidify learning. Suitable for beginners, it includes Starter and Professional subscription options.

Maria Del Pilar Villamil Giraldo
Instructors

Maria Del Pilar Villamil Giraldo

John Calvo Martínez
Instructors

John Calvo Martínez