Course: Analítica y ciencia de datos para negocios
Modules:
Bienvenida al curso, Data Science, Big Data y Data Analytics, Definición de Business Analytics, Objetivos de un proyecto, Definición de los objetivos comunes y sus tipos, El objetivo de clasificación o agrupamiento, El objetivo de estimación o predicción, Video de resumen de la Lección 1 y temas próximos, Presentación Módulo 2, ¿Qué es el aprendizaje en Business Analytics?, El aprendizaje supervisado, El aprendizaje no supervisado, El aprendizaje por refuerzo, La base de datos: punto de partida, La base de datos de entrenamiento, Base de datos de evaluación, Las etapas de un proyecto de Business Analytics, Etapa 1 y herramientas, Etapa 2 y herramientas, Etapa 3 y herramientas, Etapa 4 y herramientas, Etapa 5 y herramientas, Etapa 6 y herramientas, Resumen de la Lección 2 y temas próximos
Video de presentación del Módulo 1, Casos más comunes donde se usa la analítica de datos, Presentación de casos más comunes para aplicar análisis de negocio, El analista de datos y sus funciones, Habilidades del analista de datos, Softwares recomendados que el analista de datos debe conocer, Otros roles del analista de negocio, Resumen de la lección 1, Revisión de la web en R  program, Los paquetes de R y la documentación en línea, Instalar  el programa R, Proceso de instalación y ejecución de paquetes, Funciones en R, Ejemplo de carga de datos con Rcmdr, Ejemplo de generación de gráficos con Rcmdr, Ejemplo de análisis descriptivo con Rcmdr, Ejemplo de análisis de modelos con Rcmdr, Revisión de la web de R studio y proceso de instalación, El entorno R studio, Resumen de la Lección  Instalación en R program
Video de presentación del Módulo 2, ¿En que consiste el preprocesamiento de datos?, ¿Cuáles son las principales técnicas aplicar en el preprocesamiento de datos?, ¿En qué orden se aplican estas técnicas?, Resumen Lección 1, módulo 2, Los datos faltantes, Causas y consecuencias de los datos faltantes, Impacto del nivel de faltabilidad, Mecanismos de los datos faltantes, Tratamiento de los datos faltantes, ¿Cuáles son las técnicas de imputación?, Resumen de la lección 2, módulo 2, Aplicación en R de los datos faltantes, Código en R para medir los niveles de faltabilidad en un base de datos, Borrado de observaciones, Borrado de variables, Imputación por medidas de tendencia central, Imputación por valor estimado a partir de un modelo, Resumen de Lección 3, Módulo 2
Presentación del módulo 3, Outliers univariados, Outliers multivariados, Métodos de detección de outliers multivariados, Efectos de la eliminación de outliers, Resumen de la lección 1, Módulo 3, Aplicación en R de los valores atípicos o outliers, Código para outliers bivariados, Código para outliers multivariados, Test de outliers, Paquete outlier, Tratamiento de los outliers, Resumen de la lección 2, Módulo 3
Presentación del módulo 4, Normalización Zcore, Normalización Box-Cox, Normalización Min-Max, Discretización, Clasificación de los métodos de discretización, Discretización por intervalos de igual longitud, Discretización por intervalos de igual frecuencia, Discretización 1R, Resumen de la lección 1, Módulo 4, Discretización Chi Merge, Reducción dimensional, Método de componentes principales, Aplicación en  R para normalizacón, discretización y reducción dimensional, Código en R: normalización Box-Cox, Código en R: normalización Min-Max, Código en R: comparación de métodos de normalización, Código en R: discretización por intervalos de igual longitud, Código en R: discretización por intervalos de igual frecuencia, Código en R: discretización 1R, Código en R: discretización Chi Merge, Método de componentes principales, Resumen de la lección 2, Módulo 4