Fundamentos de la Ciencia de Datos y Métodos Estadísticos

Resumen

In this course, you will gain a comprehensive understanding of data science and its key statistical methods. Data science plays a crucial role in making data-driven decisions in today's business, technology, and research environments.

You will develop essential skills such as data exploration, collection, and statistical analysis, helping you draw meaningful insights from datasets. By applying these skills, you will be well-equipped to handle complex data challenges in real-world scenarios.

This course combines theoretical concepts with practical applications to ensure learners are prepared for hands-on data analysis tasks. Through practical exercises, you'll be able to apply these methods to solve real-world data problems effectively.

Ideal for individuals new to the field, this course will benefit aspiring data scientists, analysts, and anyone interested in understanding the power of data. No prior experience is required, making it accessible to those starting their data science journey.

This course is part one of a three-course Specialization designed to provide a comprehensive learning pathway in this subject area. While it delivers standalone value and practical skills, learners seeking a more integrated and in-depth progression may benefit from completing the full Specialization.

From CompTIA DataX Study Guide Copyright © 2024 by John Wiley & Sons, Inc. All rights, including for text and data mining, AI training, and similar technologies, are reserved.

Used by arrangement with John Wiley & Sons, Inc.

Programa

• ¿Qué es la Ciencia de Datos?
En esta sección, definimos la ciencia de datos, la diferenciamos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), examinamos aplicaciones clave en el mundo real y discutimos las mejores prácticas a lo largo del ciclo de vida de la ciencia de datos.
• Métodos Matemáticos y Estadísticos
En esta sección, cubrimos las matemáticas esenciales para la ciencia de datos, incluyendo cálculo, distribuciones de probabilidad, estadística inferencial y álgebra lineal, destacando sus roles en el análisis de datos, modelado y desarrollo de algoritmos.
• Recolección y Almacenamiento de Datos
En esta sección, identificamos fuentes de datos comunes, explicamos métodos de adquisición e ingestión de datos como lotes y transmisión, y evaluamos soluciones de almacenamiento estructurado y no estructurado para una gestión y análisis de datos efectivos.
• Exploración y Análisis de Datos
En esta sección, exploramos técnicas de Análisis Explortorio de Datos (EDA) para varios tipos de variables, interpretamos visualizaciones de datos comunes y abordamos problemas frecuentes de calidad de datos críticos para un análisis robusto de ciencia de datos.

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Impartido por

Wiley-Expert Edge Course Instructors

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Materias

Data Science