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Pontificia Universidad Católica de Chile

Python para Ciencia de Datos

Pontificia Universidad Católica de Chile via Coursera

Overview

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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.

Syllabus

  • Módulo 1: Ciencia de datos y Python
    • En este módulo te invitamos a conocer la importancia del análisis de datos en la toma de decisiones en las organizaciones del mundo actual.
  • Módulo 2: Manejo de base de datos y manejo de los datos
    • En este módulo conocerás conceptos fundamentales sobre Bases de Datos, conectores y librerías Python para trabajo con Bases de Datos relacionales y extracción directa de información desde Python.
  • Módulo 3: Visualización avanzada de datos
    • En este módulo conocerás por qué es importante una visualización de datos y resultados. Además, cómo crear gráficos en Python y se revisará un ejemplo práctico.
  • Módulo 4: Analítica descriptiva y predictiva
    • En este módulo podrás conocer conceptos como incertidumbre, certidumbre o riesgo y cómo utilizar Python en la construcción de modelos predictivos.

Taught by

Alejandro Cataldo

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