Material Detail

o Overview: Applied Data Science with Python” es una especialización ofrecida a través de la plataforma Coursera por la Universidad de Michigan. Esta serie de cinco cursos está diseñada para enseñar los fundamentos prácticos de la ciencia de datos utilizando Python, con un enfoque aplicado. El contenido cubre áreas como el análisis y manipulación de datos, la visualización, el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural. Entre sus componentes destacan: Videos explicativos Cuestionarios con retroalimentación automática Ejercicios interactivos en Jupyter Notebooks Tareas de aplicación práctica Enlaces a recursos adicionales Gráficos y visualizaciones generadas con bibliotecas de Python Usar bibliotecas como pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn y nltk Comprender y aplicar modelos de aprendizaje automático Interpretar y visualizar datos de forma efectiva Población objetivo: Estudiantes universitarios de nivel intermedio, recién graduados o profesionales en áreas como informática, estadística, matemáticas o ingeniería que deseen adquirir habilidades prácticas en ciencia de datos. o Technical Requirements: El curso “Applied Data Science with Python” alojado en la plataforma Coursera no especifica requisitos técnicos estrictos en su descripción, pero para un funcionamiento óptimo se recomienda lo siguiente: Navegador compatible: Google Chrome (versión actual) o Mozilla Firefox. También funciona con Microsoft Edge o Safari. Se recomienda tener el navegador actualizado. Sistema operativo: Compatible con Windows (7, 8, 10, 11), macOS y Linux. También accesible desde dispositivos móviles con iOS o Android. Resolución de pantalla: No se indica un mínimo, pero se recomienda 1024x768 o superior para una visualización cómoda del contenido. Conectividad: Se requiere una conexión a internet estable para reproducir los vídeos y ejecutar notebooks interactivos. Software adicional: No es necesario instalar software externo, ya que los Jupyter Notebooks se ejecutan en línea dentro de la plataforma. No se requiere descargar Python ni bibliotecas localmente. o Learning Goal(s): Al completar este curso, lograré desarrollar habilidades prácticas y conocimientos importantes para trabajar con datos usando Python; Podré comprender y manejar datos en formatos variados usando bibliotecas de Python. Desarrollaré la capacidad de visualizar datos de forma clara y efectiva, facilitando la interpretación de resultados. Aprenderé a aplicar métodos básicos de aprendizaje automático para analizar y predecir datos. Mejoraré mi comprensión sobre la estadística aplicada a datos reales. Seré capaz de preparar, limpiar y transformar datos para su análisis, lo que es esencial en cualquier proyecto de ciencia de datos. o Recommended Use(s): Este recurso está especialmente indicado para ser utilizado como material complementario en cursos universitarios de análisis de datos, informática aplicada a la empresa o fundamentos de sistemas de información empresarial. Puede usarse en diferentes formatos: Como actividad práctica autónoma fuera del aula para reforzar los contenidos teóricos. Como base para el desarrollo de proyectos finales donde el estudiante aplique técnicas de análisis de datos con Python a situaciones empresariales reales o simuladas. Como apoyo en clases prácticas o seminarios, especialmente en sesiones enfocadas en herramientas digitales para la toma de decisiones empresariales. También se puede complementar con: Casos de estudio sobre transformación digital en empresas. Lecturas sobre business intelligence y análisis predictivo. Actividades donde se analicen datasets reales del entorno empresarial. Este recurso se adapta bien a un enfoque blended learning, y fomenta el aprendizaje activo y el desarrollo de competencias digitales en el contexto empresarial. o Target Student Population: Este recurso está pensado principalmente para estudiantes universitarios de nivel upper division (tercer o cuarto año de grado) y para estudiantes de posgrado que se estén formando en áreas como Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Ingeniería Informática, Estadística Aplicada o Economía Cuantitativa. También es adecuado para estudiantes que cursan programas interdisciplinarios donde se integran habilidades analíticas y tecnológicas, como Business Analytics o Ingeniería de Datos. Dado el enfoque técnico del curso, se recomienda que el estudiante tenga conocimientos previos de programación (preferentemente en Python), así como fundamentos de estadística y álgebra lineal. o Prerequisite Knowledge: Antes de comenzar este curso, el estudiante debe tener conocimientos previos en las siguientes áreas: Programación en Python: comprensión de estructuras básicas como listas, diccionarios, bucles, funciones y uso de librerías. Estadística básica: conceptos como distribución normal, media, varianza, regresión lineal y probabilidad. Álgebra lineal y matemáticas básicas: comprensión de vectores, matrices, operaciones matriciales y visualización de datos. Competencia informática: manejo de entornos de desarrollo como Jupyter Notebook, instalación y uso de bibliotecas como numpy, pandas, matplotlib y scikit-learn. Además, se espera que el estudiante tenga familiaridad con la navegación web, el uso de plataformas de aprendizaje online y la lectura de documentación técnica en inglés. Evaluations and Observations o Quality of Content: El curso “Applied Data Science with Python” ofrece un contenido de alta calidad, tanto en términos de precisión técnica como de relevancia académica y profesional. Representa con fidelidad el estado actual de la ciencia de datos, utilizando herramientas modernas como matplotlib, pandas, seaborn o scikit-learn, y aborda metodologías reconocidas en el ámbito del análisis de datos y el aprendizaje automático. Los módulos del curso cubren conceptos fundamentales que son esenciales para cualquier estudiante de esta disciplina. Estos contenidos están bien alineados con programas académicos en Data Science, Ingeniería Informática o Estadística Aplicada, y actúan como base necesaria para cursos más avanzados. El curso es coherente y progresivo en su estructura, e incluye vínculos a recursos adicionales, documentación técnica, y artículos de interés, lo que favorece una experiencia de aprendizaje más rica. • Lista Fortalezas de la calidad del contenido: El curso “Applied Data Science with Python” ofrece un contenido de alta calidad, tanto en términos de precisión técnica como de relevancia académica y profesional. Representa con fidelidad el estado actual de la ciencia de datos, utilizando herramientas modernas como matplotlib, pandas, seaborn o scikit-learn, y aborda metodologías reconocidas en el ámbito del análisis de datos y el aprendizaje automático. Los módulos del curso cubren conceptos fundamentales que son esenciales para cualquier estudiante de esta disciplina. Estos contenidos están bien alineados con programas académicos en Data Science, Ingeniería Informática o Estadística Aplicada, y actúan como base necesaria para cursos más avanzados. El curso es coherente y progresivo en su estructura, e incluye vínculos a recursos adicionales, documentación técnica, y artículos de interés, lo que favorece una experiencia de aprendizaje más rica. • Lista Preocupaciones de la calidad del contenido: A pesar de su alta calidad, el curso “Applied Data Science with Python” presenta ciertas limitaciones. Una de las principales es que requiere conocimientos previos bastante sólidos en programación y matemáticas, lo cual puede dificultar su aprovechamiento por estudiantes de nivel inicial o procedentes de otras áreas. Asimismo, el idioma puede suponer un obstáculo, ya que todo el contenido está en inglés sin opción de subtítulos en otros idiomas. Por último, aunque la mayoría de los recursos están bien organizados, algunos enlaces externos presentan problemas de acceso o han quedado desactualizados. o Potential Effectiveness as a Teaching/Learning Tool • Lista Fortalezas de la efectividad del recurso como una herramienta de aprendizaje: Este curso me parece muy útil porque combina teoría con práctica de forma bastante equilibrada. Las explicaciones son claras y los ejemplos están bien situados para reforzar lo aprendido. Además, el uso de problemas reales ayuda a entender cómo se aplican los conceptos fuera del aula. • Lista Preocupaciones de la efectividad del recurso como una herramienta de aprendizaje: Me parece que al ser un curso online, depende mucho de la motivación del estudiante para seguir el ritmo, ya que no hay una figura de profesor que supervise. o Ease of Use: • Lista Fortalezas de la facilidad de uso del recurso: El curso destaca por su interfaz clara y bien estructurada, propia de la plataforma Coursera. La navegación es intuitiva, con menús accesibles que permiten al estudiante ubicarse fácilmente en el temario. Además, el contenido se presenta de manera secuencial y lógica, lo que facilita el aprendizaje progresivo. El uso de subtítulos, la posibilidad de ajustar la velocidad del video, y el diseño responsive que se adapta a distintos dispositivos, contribuyen a una experiencia de usuario positiva y accesible. • Lista Preocupaciones de la facilidad de uso del recurso: Aunque la interfaz de Coursera es en general fácil de usar, existen algunas barreras. En primer lugar, el contenido está en inglés, lo que puede limitar su accesibilidad para estudiantes no angloparlantes. Además, algunos usuarios podrían encontrar confuso el sistema de navegación entre módulos si no están familiarizados con plataformas de e-learning. La interacción entre estudiantes es limitada, y los foros no siempre están activos, lo que puede reducir el aprendizaje colaborativo.