Monthly Subscription Starting at AED 99 + VAT
- Level Foundation
- Duration 9 hours
- Course by Pontificia Universidad Católica de Chile
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About
Resultados de aprendizaje: ● Comprender y analizar las herramientas básicas de Python. ● Utilizar herramientas de Python para el desarrollo de técnicas para el manejo y análisis de datos como apoyo a la toma de mejores decisiones, identificando las posibilidades y oportunidades en las organizaciones. ● Identificar las oportunidades y posibilidades que ofrece el uso de la Ciencia de Datos a las organizaciones. Las aplicaciones de técnicas de análisis de datos están siendo cada día más demandadas, debido a su utilización en las organizaciones y a la tendencia mundial de mejorar los procesos de toma de decisiones en base a la evidencia que se puede obtener del análisis de la enorme cantidad de información disponible. Así, la pertinencia del curso está relacionada con la necesaria aplicación de diversos métodos para analizar estos datos. Todo ello, para mejorar diferentes procesos de decisión de corto, mediano y largo plazo de los distintos sistemas dentro de una organización. Este curso busca que profesionales de diversas áreas y con distintas motivaciones logren comprender cómo el uso de adecuado y eficiente de Python como herramienta computacional para el análisis de datos puede mejorar su toma de decisiones dentro de su organización. Para ello se introducirán los conceptos básicos y generales del análisis de datos, se revisará la importancia de visualizar e identificar valor en los datos y cómo los distintos métodos descriptivos, predictivos, y prescriptivos permiten evidenciar oportunidades y justificar decisiones. Para ejemplificar estos conceptos y su desarrollo a través de Python, se verán casos prácticos en industrias como el retail, medicina y logística, entre otras.Modules
Bienvenida
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Videos
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Readings
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- Bienvenida e Introducción
- Tutorial de instalación de Python
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- Ruta de aprendizaje
- Actualización de Versiones
- Syllabus
- Base de datos
Clases
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- Clase 1: Introducción al análisis de datos
- Clase 2: ¿Qué es la Ciencia de Datos?
- Clase 3: Datos, información, decisiones y programación, ¿cómo se integran?
- Clase 4: Secuencia de comandos en Python y operaciones básicas
Lecturas obligatorias
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Readings
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Readings
- Data Science: Concept and Practice
- Archivo Python 1
Lecturas complementarias
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Readings
- Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling
- Material complementario de clases
Evaluación Módulo 1
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Assignment
1
Assignment
- Evaluación 1.
Clases
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- Clase 5: Conceptos fundamentales de las bases de datos
- Clase 6: Librería de Python y el concepto de Dataframe
- Clase 7: Extracción directa de información desde un programa Python
- Clase 8: Conectores y librerías Python para trabajo con Bases de Datos relacionales
Lecturas obligatorias
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Readings
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Readings
- Python para Todos: Explorando la información con Python
- Archivo Python 2
Lecturas complementarias
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- Data. Models and Decisions
- Material complementario de clases
Evaluación Módulo 2
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Assignment
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- Evaluación 2
Clases
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- Clase 9: ¿Por qué es importante una visualización adecuada de los datos y resultados?
- Clase 10: ¿Cómo crear gráficos en Python?
- Clase 11: ¿Cómo crear una interfaz adecuada?
- Clase 12: Ejercicio: Visualización Avanzada de Datos
Lecturas obligatorias
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Readings
- Data Science: Concept and Practice
- Archivo Python 3
Lecturas complementarias
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Readings
- Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling
- Material Complementario de clases
Evaluación Módulo 3
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Quiz
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Quiz
- Evaluación 3
Clases
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Videos
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- Clase 13: ¿Qué es, por qué es importante y cómo se modela la incertidumbre?
- Clase 14: ¿Qué es la analítica descriptiva y predictiva?
- Clase 15: ¿Cómo se utiliza Python en la construcción de modelos predictivos?
- Clase 16: Decisiones bajo certidumbre, riesgo e incertidumbre
Lecturas obligatorias
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Readings
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Readings
- Data Science: Concept and Practice
- Competing on analytics: The new science of winning
- Archivo Python 4
Lecturas complementarias
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- Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling
- Material complementario de clases
Evaluación Módulo 4
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Assignment
- Evaluación 4.
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- Cierre de curso
Auto Summary
Discover the power of data-driven decision-making with the "Python para Ciencia de Datos" course, designed to elevate your skills in data science and AI. This foundational course, presented by Coursera, is tailored to professionals across various fields who seek to harness the capabilities of Python for data analysis. Led by expert instructors, the course delves into the essential tools and techniques of Python, guiding you through the processes of data handling and analysis. You'll learn to identify and leverage opportunities within your organization, using descriptive, predictive, and prescriptive methods to make informed decisions based on extensive data insights. Throughout the course, practical examples from diverse industries such as retail, medicine, and logistics illustrate the real-world applications of these concepts. By the end of the 540-hour program, you'll be equipped to implement data science techniques to improve decision-making processes in your organization. Flexible subscription options, including Starter and Professional plans, make it easy to fit this course into your schedule. Whether you're a beginner in data science or looking to enhance your analytical skills, "Python para Ciencia de Datos" offers a comprehensive and engaging learning experience to boost your professional growth.
Alejandro Cataldo