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Ciencia de datos-Trabajar con datos-Revisado
Aprenda a trabajar con datos y a preparar datos para su proyecto de ciencia de datos, en este curso de ciencia de datos.
Description
En este curso en línea Data Science-Working with Data aprenderá sobre el flujo de datos en Azure ML. Usted aprenderá acerca de las uniones y los lenguajes R y Python. Aprenderá a preparar sus datos, variables continuas y categóricas. Aprenderá sobre la cuantificación y el escalado.
El curso se inicia con la introducción del flujo de datos en Azure ML, donde aprenderá sobre el proceso por lotes y en tiempo real. Usted aprenderá sobre diferentes tipos de uniones que puede utilizar en sus datos. Aprenderá sobre los lenguajes de programación R y Python y qué pueden hacer para un proyecto de ciencia de datos.
En el segundo módulo, se le introducirá el muestreo y la preparación de datos. Aprenderá sobre variables continuas y categóricas. Usted aprenderá qué es la cuantificación y puede hacer para sus datos. Usted aprenderá acerca de Data munging y cómo es la parte más consumidora de tiempo de un proyecto de ciencia de datos. Aprenderá acerca de cómo manejar errores y outliners en su proyecto. Aprenderá a escalar utilizando el módulo de python, R o Azure ML para escalar.
Este curso gratuito de Alison sería de gran interés para aquellos que desean aprender sobre la ciencia de los datos.
Inicio Curso AhoraModules
Data Acquisition and Programming Language for Data Science
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Data Acquisition and Programming Language for Data Science-Learning Outcomes
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Adquisición y flujo de datos
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R y Python en Azure ML
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R en Azure AL
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Python en Azure ML
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Data Acquisition and Programming Language for Data Science-Lección Resumen
Muestreo y preparación de datos
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Muestreo y preparación de datos-Resultados de aprendizaje
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Muestreo y cuantificación de datos
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Valores perdidos y repetidos
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Valores atípicos y errores
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Visualización y manejo de valores atípicos en scripts
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Datos de escalado
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Muestreo y preparación de datos-Resumen de la lección
Evaluación del curso
Learning Outcomes
Después de haber completado este curso, podrá:
- Describir el flujo de datos en un experimento de Azure ML
- Discute las diferencias entre la utilización de R y Python
- Identifique qué lenguaje de programación se adapta mejor R o Python
- Describa la instalación de R y Python en el entorno de Azure ML
- Discute la preparación de datos también conocida como data munging para preparar datos para el proyecto
- Explíquelo lo que desea que sus variables sean y lo haga
- Explicar cómo tratar los valores que faltan en los conjuntos de datos
- Describa por qué debe escalar las variables
Certification
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