Estudie el flujo de datos en Azure Machine Learning (Azure ML) en este curso de ciencia de datos. Explicamos cómo preparar sus datos y comparar variables continuas y categóricas. A continuación, le mostramos cómo eliminar los valores repetidos y los valores atípicos y estudiar la cuantificación de la información y el escalado de los

El curso le presenta el flujo de datos en Azure ML y cubre el procesamiento por lotes y en tiempo real. Examinamos los diferentes tipos de «uniones» que puede usar en sus datos. Una «unión de datos» se produce cuando dos conjuntos de datos se combinan uno al lado del otro. Le enseñamos cómo usar los lenguajes de programación R y Python con Azure y establecemos su función a la hora de completar proyectos de ciencia de datos

Luego, el curso pasa al muestreo y la preparación de datos. Comparamos variables continuas y categóricas y definimos la «cuantización». La «recopilación de datos» o «negociación de datos» es el proceso de mapear datos sin procesar en un formato legible, y demostramos su valor a la vez que establecemos cuánto tiempo puede llevar. Te explicamos cómo gestionar los errores y los valores atípicos en tu proyecto y desglosamos el uso del «escalado» con Python, R o Azure ML. Este curso es útil para cualquier persona que se dedique a la investigación científica en general o a la ciencia de datos en particular