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.

Analítica y ciencia de datos para negocios
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Analítica y ciencia de datos para negocios

Instructor: Eduardo Carbajal López
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What you'll learn
Aplicación de principios básicos y características de la Analítica y Ciencias de Datos en el desarrollo de proyectos de análisis de datos.
Manejo de técnicas de preprocesamiento de datos, como detección de outliers y normalización.
Skills you'll gain
- Software Installation
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Data Preprocessing
- Data Processing
- Statistical Programming
- Dimensionality Reduction
- Data Science
- Data Quality
- Analytics
- Databases
- Business Analytics
- Data Cleansing
- Data Transformation
- Big Data
- Anomaly Detection
- Data Analysis
- Project Management Life Cycle
Tools you'll learn
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21 assignments
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There are 5 modules in this course
Instructor

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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Learner reviews
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6.15%
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Reviewed on Feb 25, 2024
Sumamente valioso este curso para los que comenzamos en R, muchas gracias por compartirlo.
Reviewed on Sep 28, 2024
Excelente curso, muy practico y didáctico. Con una manera simple de abordar los conceptos. Permite una fácil absorción del contenido. Muy Recomendable!!!
Reviewed on Jun 7, 2024
Estupendo curso y super recomendado para entender las diferentes técnicas de análisis en R

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