Análisis exploratorio de datos con MATLAB - Curso Virtual - Coursera Verified listing

En este curso, aprenderá a pensar como un científico de datos y a hacer preguntas sobre sus datos.

Utilizará funciones interactivas en MATLAB para extraer subconjuntos de datos y calcular estadísticas sobre grupos de datos relacionados.

Aprenderá a usar MATLAB para generar código automáticamente para que pueda aprender la sintaxis a medida que explora.

También utilizará documentos interactivos, llamados scripts en vivo, para capturar los pasos de su análisis, comunicar los resultados y proporcionar controles interactivos que permitan a otros experimentar seleccionando grupos de datos.

Estas habilidades son valiosas para aquellos que tienen conocimiento del dominio y cierta exposición a herramientas informáticas, pero no se requiere experiencia en programación.

Para tener éxito en este curso, debe tener algún conocimiento de estadística básica (p.

ej.

, histogramas, promedios, desviación estándar, ajuste de curvas, interpolación).

Al finalizar este curso, podrá cargar datos en MATLAB, prepararlos para el análisis, visualizarlos, realizar cálculos básicos y comunicar sus resultados a otros.

En su última asignación, combinará estas habilidades para evaluar los daños después de un evento climático severo y comunicará una recomendación detallada basada en su análisis de los datos.

Podrá visualizar la ubicación de estos eventos en un mapa geográfico y crear controles deslizantes que le permitan visualizar rápidamente cómo cambia un fenómeno con el tiempo.

combinará estas habilidades para evaluar los daños después de un evento climático severo y comunicará una recomendación detallada basada en su análisis de los datos.

Podrá visualizar la ubicación de estos eventos en un mapa geográfico y crear controles deslizantes que le permitan visualizar rápidamente cómo cambia un fenómeno con el tiempo.

combinará estas habilidades para evaluar los daños después de un evento climático severo y comunicará una recomendación detallada basada en su análisis de los datos.

Podrá visualizar la ubicación de estos eventos en un mapa geográfico y crear controles deslizantes que le permitan visualizar rápidamente cómo cambia un fenómeno con el tiempo.