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A pesar del reciente aumento en la potencia informática y el acceso a los datos durante las últimas dos décadas, nuestra capacidad para utilizar los datos dentro del proceso de toma de decisiones se pierde o no se maximiza con demasiada frecuencia, no tenemos una comprensión sólida de la preguntas que se hacen y cómo aplicar los datos correctamente al problema en cuestión. Este curso tiene un propósito, y es compartir una metodología que se puede utilizar dentro de la ciencia de datos, para garantizar que los datos utilizados en la resolución de problemas sean relevantes a
A pesar del reciente aumento en la potencia informática y el acceso a los datos durante las últimas dos décadas, nuestra capacidad para utilizar los datos dentro del proceso de toma de decisiones se pierde o no se maximiza con demasiada frecuencia, no tenemos una comprensión sólida de la preguntas que se hacen y cómo aplicar los datos correctamente al problema en cuestión.
Este curso tiene un propósito, y es compartir una metodología que se puede utilizar dentro de la ciencia de datos, para garantizar que los datos utilizados en la resolución de problemas sean relevantes y se manipulen adecuadamente para abordar la cuestión en cuestión.
En consecuencia, en este curso, aprenderá: - Los pasos principales para abordar un problema de ciencia de datos.
- Los pasos principales involucrados en la práctica de la ciencia de datos, desde la formación de un negocio concreto o un problema de investigación, hasta la recopilación y análisis de datos y la construcción de un modelo.
y comprender la retroalimentación después de la implementación del modelo.
- ¡Cómo piensan los científicos de datos! OFERTA POR TIEMPO LIMITADO: La suscripción cuesta solo $ 39 USD por mes para acceder a materiales calificados y un certificado.
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<p><h3Del problema al enfoque y de los requisitos a la recopilación</h3></p><p>En este módulo, aprenderá por qué estamos interesados en la ciencia de datos, qué es una metodología y por qué los científicos de datos necesitan una metodología. También aprenderá sobre la metodología de la ciencia de datos y su diagrama de flujo. Aprenderá sobre las dos primeras etapas de la metodología de la ciencia de datos, a saber, comprensión empresarial y enfoque analítico. Finalmente, a través de una sesión de laboratorio, también obtendrá cómo completar las etapas Comprensión empresarial y Enfoque analítico y las etapas Requisitos de datos y Recopilación de datos correspondientes a cualquier problema de ciencia de datos.</p>
<p><h3De la comprensión a la preparación y del modelado a la evaluación</h3></p><p>En este módulo, aprenderá lo que significa comprender los datos y prepararlos o limpiarlos. También aprenderá sobre el propósito del modelado de datos y algunas características del proceso de modelado. Finalmente, a través de una sesión de laboratorio, aprenderá cómo completar las etapas de Comprensión de datos y Preparación de datos, así como las etapas de Modelado y Evaluación de modelos relacionadas con cualquier problema de ciencia de datos.</p>
<p><h3Desde la implementación hasta la retroalimentación</h3></p><p>En este módulo, aprenderá qué sucede cuando se implementa un modelo y por qué es importante la retroalimentación del modelo. Además, al completar una tarea revisada por pares, demostrará su comprensión de la metodología de la ciencia de datos aplicándola a un problema que defina.</p>
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Ph.D., Data Scientist
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