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Pontificia Universidad Católica del Perú vía Coursera
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Analítica y ciencia de datos para negocios

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Acerca de este curso

  • 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.