Integración y preparación de datos

Universidad de los Andes via Coursera

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Introduction

### Course Review: "Integración y Preparación de Datos" on Coursera In today’s data-driven world, the ability to manipulate, integrate, and prepare data to derive actionable insights is becoming increasingly essential, especially in high-demand job sectors. Coursera’s course titled "Integración y Preparación de Datos" offers a comprehensive methodology aimed at developing data-driven projects, particularly focusing on the data science domain. This course is not only relevant for aspiring data professionals but also for anyone looking to enhance their skills in data management and analysis. #### Course Overview The course is structured around four key modules that cover the fundamental aspects of data exploration, preparation, integration, and transformation. Through a blend of theoretical concepts and practical exercises, students learn how to navigate the complexities of both structured and unstructured data. The ultimate goal is to improve data analysis efficiency and quality, making this course a fantastic resource for anyone wishing to excel in the field of data science. #### Module Breakdown **1. Exploration and Visualization of Data** In the first module, students are introduced to methodologies for data-centric projects, with a heavy emphasis on understanding data through profiling, exploration, and visualization. This module lays the foundation for the entire course by teaching students how to derive insights from data before diving deeper into preparation and integration. **2. Preparing Data to Improve Quality** The second module focuses on the concept of data quality. Here, learners explore various dimensions of data quality and the common issues associated with them. The use of videos, tutorials, and practical activities helps to reinforce the understanding of how to identify and resolve data quality problems, making this module incredibly hands-on and applicable to real-world scenarios. **3. Data Integration** Moving on to the third module, the focus shifts to integrating data from multiple sources. Students learn the importance of data integration in creating cohesive datasets that allow for deeper analysis and valuable insights. The module covers techniques such as joins, unions, and merging data, along with conditional filtering in Python's Pandas library. This section is vital for those looking to create comprehensive datasets for analytics. **4. Transforming Data for Analytical Models** The final module teaches students how to transform data into forms suitable for model training. Learners will work with techniques like normalization, attribute modification to derive new variables, dimensionality reduction, and text transformation. This module comes with practical exercises that allow students to apply their knowledge in real-time scenarios using Python, solidifying their learning experience. #### Recommendations "Integración y Preparación de Datos" is highly recommended for several reasons: - **Topical Relevance**: In an age where data is central to decision-making, this course equips learners with crucial skills that are in high demand. - **Structured Learning**: The course's modular approach makes it easy to follow and digest complex topics step-by-step. - **Practical Application**: With hands-on exercises and real-world scenarios, students can apply what they learn directly, enhancing retention. - **Expert Insights**: The course offers invaluable insights from industry experts, providing students with cutting-edge knowledge in data science practices. This course is particularly suited for beginners in data science as well as professionals looking to hone their skills in data management and analysis. By the end of the course, participants will not only have grown their understanding of data preparation and integration but also be able to apply these skills confidently in their respective fields. Overall, "Integración y Preparación de Datos" on Coursera is a well-crafted course that stands out for its focus on practical applications of theory in the realm of data science. Whether you're looking to kickstart a career in data or elevate your current skill set, this course is an excellent investment in your professional development.

Syllabus

Exploración y visualización de datos

Bienvenido al primer módulo del curso. En este módulo trabajaremos sobre la metodología para realizar proyectos centrados en datos, en especial de ciencia de datos. Adicionalmente, profundizaremos en la etapa de entendimiento de los datos, para lo cual comprenderemos temas relacionados con perfilamiento, exploración de datos y visualización de los mismos. De igual manera, introduciremos el caso del proyecto y tendremos una serie de videos en diferentes sectores que espero te ayuden a lograr los objetivos del módulo y disfrutarlo.

Preparar datos para mejorar la calidad de los datos

Bienvenido al segundo módulo del curso, centrado en la forma de preparar datos para mejorar su calidad. En este módulo tendrás la oportunidad de entender qué es calidad de datos, describiremos algunas de las dimensiones de calidad más frecuentes en fuentes de datos y las acompañaremos de videos, tutoriales y actividades que te permitirán comprender estas temáticas, entender los problemas que se generan en los datos relacionados con las dimensiones de calidad y, algunas formas de solucionarlos.

La Integración de Datos

Hola, en este módulo nos centraremos en la integración de datos. Con ello en mente, nos enfocaremos en las diferentes formas de unir dos o más fuentes de información con el fin de generar análisis y conclusiones que no habríamos podido obtener con información fragmentada. Allí recae el punto de importancia de aprender a integrar datos, pues la información integrada representa un valor para nuestros proyectos de Ciencias de Datos. Es por ello que en este módulo vamos a ver qué hay diferentes formas de unir diferentes fuentes de información, como lo son los joins, union y merge. Además, veremos los conceptos de lookup y de filtrado condicional de información en Pandas. Podrás aplicar todo lo aprendido en las actividades del módulo y en los ejercicios propuestos. ¡Espero te guste!

Transformar datos para construir modelos analíticos

Bienvenido al cuarto y último modulo del curso. En este módulo veras como transformar datos, con el fin de tener un conjunto de datos que podamos trabajar fácilmente al momento de entrenar nuestros modelos de predicción. Vas a poder seleccionar y transformar atributos mediante técnicas como la normalización, la combinación de atributos para generar nuevas variables, la reducción de dimensionalidad y la transformación de texto. Tendrás la oportunidad de reforzar tu aprendizaje mediante ejercicios prácticos y tutoriales utilizando Python.