Introducción a la ciencia de datos aplicada

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Introduction

### Course Review and Recommendation: Introducción a la Ciencia de Datos Aplicada As the demand for data-driven decision-making intensifies across various sectors, understanding the principles of data science has never been more important. Coursera's course **"Introducción a la Ciencia de Datos Aplicada"** is an excellent starting point for anyone interested in diving into this fascinating field. Here's a comprehensive review based on the course structure, content, and overall learning experience. #### Overview The course is designed as a first immersion into the world of data science, laying a foundational understanding of the field. By the end of the course, students will grasp the fundamentals of data science, the characteristics of data scientists, the essential tools they use, and the methodologies essential for executing data projects. Additionally, participants will be equipped to apply statistical techniques to build and interpret descriptive analytical models. #### Syllabus Breakdown 1. **Module 1: La Ciencia de Datos y los Científicos de Datos** - **What to Expect:** This introductory module sets the stage for understanding what data science is and how it may be applied across various disciplines. It covers essential methodologies such as ASUM-DM and Design Thinking, which will be pivotal for identifying analytical opportunities. - **Hands-On Application:** Real-world case studies help bridge theory and practice, making the concepts relatable and understandable. - **Recommendation:** This module is crucial for building a solid foundation and should not be rushed. 2. **Module 2: Análisis Exploratorio de Datos** - **What to Expect:** Here, students will learn to conduct exploratory data analysis (EDA) through univariate statistical techniques. The focus is on discovering significant insights relevant to business. - **Tools and Techniques:** You'll be introduced to graphical representations and statistical measures which play a critical role in hypothesis validation. - **Practical Application:** Utilizing Jupyter Notebook for applications in the retail sector adds an interactive and practical dimension to learning. - **Recommendation:** Embrace the challenges of EDA; the insights gained here are pivotal for advanced analyses. 3. **Module 3: Modelos Analíticos Basados en Estadística Bivariada** - **What to Expect:** This module tackles more complex analyses involving two variables simultaneously, introducing concepts like correlation and contingency tables. - **Statistical Significance:** The exploration of chi-square tests enriches understanding of categorical data analysis, enhancing the skill set necessary for real-world applications. - **Case Studies:** Continued emphasis on retail case studies and Airbnb applications solidifies learning. - **Recommendation:** Focus on mastering these statistical techniques as they are fundamental for data-driven storytelling. 4. **Module 4: Comparaciones entre Grupos y Validación de Modelos Estadísticos** - **What to Expect:** The final module underscores the importance of hypothesis testing and statistical significance in validating models, ensuring that findings can be trusted. - **Case Studies:** Selected case studies reinforce the necessity of rigor in statistical methods and offer a deep dive into practical examples. - **Recommendation:** This module is particularly valuable as it is the culmination of all hands-on learning and brings together the various analytical skills acquired. #### Final Thoughts and Recommendation **"Introducción a la Ciencia de Datos Aplicada"** on Coursera comes highly recommended for beginners looking to enter the field of data science. The structure of the course makes learning progressive and cumulative, ensuring that students build upon previously acquired knowledge systematically. Whether you're a student, a professional looking to upskill, or simply curious about data science, this course provides a robust foundation. The blended approach of theory and practical application, combined with exposure to tools like Jupyter Notebook, makes this course both engaging and applicable. Enroll in this course to unlock the potential of data science and enhance your analytical capabilities – your future self will thank you!

Syllabus

La ciencia de datos y los científicos de datos

Bienvenidos al primer módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En este módulo veremos distintos tópicos que te permitirán iniciar en el fascinante mundo de la ciencia de datos, en particular veremos una definición de ciencia de datos y algunos ejemplos en múltiples disciplinas en donde se pueden implementar proyectos de ciencia de datos, Así mismo, te presentaremos una primera metodología denominada ASUM-DM que te ayudará a desarrollar este tipo de proyectos y una segunda metodología denominada Design Thinking que te permitirá encontrar oportunidades analíticas en el contexto en donde te desempeñas. Finalmente, te presentaremos un caso de uso para que pongas en prácticas tus conocimientos.

Bienvenidos al segundo módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En este módulo veremos nuestras primeras herramientas para realizar un primer análisis de datos con el fin de encontrar nuestros primeros insights relevantes para el negocio. En este módulo, veremos inicialmente los conceptos de estadística univariada, en particular se estudiarán las medidas de tendencia central, de localización o de posición y medidas de variabilidad. Así mismo, aprenderemos a representar gráficamente nuestros datos con el fin de validar hipótesis de negocio. Adicional a lo anterior en este módulo vas a tener la oportunidad de ver cómo se aplican los distintos tópicos a un caso de uso enfocado en el sector retail mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook. Finalmente, te presentaremos de nuevo el caso de uso de Airbnb para que pongas en prácticas tus conocimientos.

Bienvenidos al tercer módulo del curso introducción a la ciencia de datos. En el anterior módulo, aprendimos sobre cómo validar nuestras primeras hipótesis de negocio a través del uso de estadística exploratoria univariada, la cual nos permitía analizar cada variable por separado, ahora, nos enfrentaremos al reto de analizar dos variables al mismo tiempo, en este módulo, estudiaremos los conceptos de correlación, los cuales nos permitirá analizar dos variables cuantitativas al tiempo, adicional a ello, en este módulo tendrás la oportunidad de estudiar sobre tablas de contingencia y pruebas chi cuadrado las cuales nos ayudarán analizar dos variables categóricas al tiempo. Finalmente, vas a tener la oportunidad de ver cómo se aplican los distintos tópicos vistos en este módulo a un caso de uso enfocado en el sector retail mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook y pondrás en prácticas tus conocimientos aplicando todos los conceptos vistos en este módulo al caso de uso de Airbnb.

Bienvenido al cuarto módulo del curso de Introducción a la ciencia de datos aplicada, denominado comparaciones entre grupos y validación de modelos estadísticos. En este módulo te voy a presentar 2 casos que he seleccionado con la intención de mostrarte la importancia de los contrastes de hipótesis y mediante pruebas de significancia estadística en los diferentes proyectos que realicemos. En ellos, podrás observar por qué es necesario validar correctamente nuestras hipótesis.