Recuperación, procesamiento y visualización de datos con Python - MOOC - Coursera Verified listing

CONSTRUYENDO UN MOTOR DE BÚSQUEDA. En esta semana de nuestro curso “Capstone: recuperación, procesamiento y visualización de datos con Python”, descargaremos y ejecutaremos una versión simple del algoritmo usado para el PageRank de Google y practicaremos la distribución de algunos contenidos. La tarea es calificada por pares, y sería la primera de las tres tareas opcionales de grado con honores en el curso. Esta es una continuación del material cubierto en el Curso 4 de la especialización, y se basa en el Capítulo 16 del libro de texto “Python para todos”.

EXPLORANDO LAS FUENTES DE DATOS (PROYECTO). El proyecto opcional Capstone es la oportunidad para seleccionar, procesar y visualizar los datos que elija, y recibir comentarios de sus compañeros de estudio. El proyecto no es calificable y podrá ser tan simple o complejo como lo quiera plantear. La tarea de esta semana del curso será identificar una fuente de datos y hacer una breve publicación en el foro de discusión que describa la fuente de datos y describa algunos posibles análisis que podrían hacerse. No es necesario usar la fuente de datos presentada aquí para su análisis real.

ARAÑANDO Y MODELANDO DATOS DE CORREO ELECTRÓNICO. En nuestra segunda asignación opcional de grado con honores, recuperaremos y procesaremos datos de correo electrónico del proyecto de código abierto Sakai. Las videoconferencias serán de gran ayuda a través del proceso de recuperación, limpieza y modelado de datos.

ACCESO A NUEVAS FUENTES DE DATOS (PROYECTO). La tarea en este módulo del curso será realizar una publicación de hilo de discusión, que refleje el progreso que ha realizado hasta la fecha en la recuperación y limpieza de su fuente de datos que le permita realizar su análisis. Se recomiendo acá, pedir alguna retroalimentación de otros estudiantes que la aporten sugerencias para refinar el proceso.

VISUALIZAR DATOS DE CORREO ELECTRÓNICO. En la asignación final de grado con honores de carácter opcional, haremos dos visualizaciones de los datos de correo electrónico que ha recuperado y procesado: una nube de palabras para visualizar la distribución de frecuencias y una línea de tiempo para mostrar la manera en la que cambian los datos a través del tiempo.

VISUALIZAR NUEVAS FUENTES DE DATOS (PROYECTO). En este último módulo del curso podrá exponer el análisis de sus datos a la clase. Si bien muchos de los proyectos darán como resultado una determinada visualización de los datos, cualquier otro resultado del análisis de datos tiene el mismo valor, por lo tanto, utilice la forma de análisis y visualización que sea más apropiada para el conjunto de datos de su proyecto en particular.