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Pontificia Universidad Católica del Perú

Analítica y ciencia de datos para negocios

Pontificia Universidad Católica del Perú via Coursera

Overview

El objetivo del curso es lograr que los estudiantes apliquen los principios básicos, las características de la Analítica y ciencias de datos así como las etapas en el proceso de desarrollo de un proyecto de análisis de datos. Los estudiantes también se familiarizarán con el preprocesamiento de datos y serán capaces de manejar a, nivel práctico, las principales técnicas componentes de este, como el análisis de faltantes, la detección de outliers, las técnicas de normalización, discretización y reducción dimensional.

Syllabus

  • INTRODUCCIÓN
    • Esta sección presenta los conceptos esenciales para poder desarrollar el curso con éxito. Te invitamos a revisarlo todas las veces que lo consideres necesario.
  • MÓDULO 1 CONCEPTOS GENERALES
    • En este módulo, presentaré las principales técnicas de business analytics, a partir de una revisión general del universo de técnicas de analítica de datos y cuáles son la s más comúnmente usadas en los modelos de analítica aplicados en negocios.
  • MÓDULO 2 PREPROCESAMIENTO DE DATOS (1): Datos faltantes
    • En este Módulo se desarrolla el preprocesamiento de datos que corresponde a la etapa más compleja y de mayor duración de tiempo dentro de un proyecto de analítica de negocios. En particular, abordaremos todo lo referente al problema de los datos faltantes y las opciones de tratamiento frente a dicho problema.
  • MÓDULO 3 PREPROCESAMIENTO DE DATOS (2): Detección de outliers
    • En este módulo, continuaremos aprendiendo sobre la etapa del preprocesamiento, pero ahora nos enfocaremos en la detección y el tratamiento de los valores atípicos o extremos, llamados también outliers.
  • MÓDULO 4 PREPROCESAMIENTO DE DATOS (3): Normalización, Discretización y Reducción dimensional
    • En este último módulo se continuará explicando la etapa del preprocesamiento, pero ahora nos enfocaremos en las técnicas de transformación y la reducción dimensional de datos.

Taught by

Eduardo Carbajal López

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