La ciencia de datos se puede describir mejor como un proceso similar al método científico: el objetivo de ambos es extraer información a partir de hechos sin procesar. Es un campo interdisciplinario en el sentido de que extrae técnicas de la estadística, las matemáticas, la informática y otras áreas. Aprenderá las habilidades, las herramientas y las consideraciones necesarias para formar parte de la revolución de la ciencia de datos. Este curso muestra a los alumnos la importancia de los datos, los atributos que definen los macrodatos y las diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Adquirirás conocimientos sobre el aprendizaje automático y su subconjunto especializado, el aprendizaje profundo, como un enfoque para lograr la inteligencia artificial. La inteligencia artificial (IA) otorga poderes de razonamiento y análisis a las computadoras similares a los del cerebro humano. Los cuatro lenguajes de programación esenciales para la ciencia de datos que los estudiantes deberían considerar aprender son Python, R, SAS y SQL. Los alumnos comprenderán los diversos factores que deben influir en su decisión sobre qué idioma aprender.
En la siguiente parte, explorará la metodología de la ciencia de datos, un proceso iterativo que comienza con la comprensión empresarial y termina con la implementación. Aprenderás los pasos en detalle a través de un estudio de caso realista. Después de esto, construirás un chatbot simple. Está bien establecido que el servicio al cliente puede ser un trabajo frenético y lento para los empleados de una empresa. Un chatbot es una herramienta valiosa para aumentar o reemplazar a los agentes humanos en el servicio de atención al cliente. Después de esto, estudiarás GitHub, un servicio en línea que ayuda al desarrollo de software y proporciona alojamiento de código para varias aplicaciones. Aprenderás a poner tus archivos en GitHub, a colaborar con los socios de tu proyecto y a realizar un seguimiento del trabajo para ver los cambios realizados en los archivos. Además, aprenderás a organizar un proyecto y a comunicarte con tus socios en la plataforma de alojamiento de códigos
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Este curso está dirigido a estudiantes nuevos en la ciencia de datos y a aquellos que desean una comprensión general del campo. También es útil para las personas que están considerando un cambio de carrera y no están seguras de si la ciencia de datos es el camino correcto. Ofrece explicaciones claras y directas de los temas y divide los distintos procesos en pasos discretos y fáciles de seguir. La ciencia de datos se está expandiendo y las oportunidades están en todas partes. Las organizaciones de todo el mundo necesitan científicos de datos, analistas empresariales y otros profesionales de datos para recopilar, procesar y dar sentido a la información. Conviértase en algo indispensable para una organización al aprender las habilidades adecuadas. No pierda la oportunidad de salir adelante: ¡únase al curso ahora!
What You Will Learn In This Free Course
- Define data science...
- Identify the three primary analyses...
- Differentiate between machine learn...
- Describe the main factors to consid...
- Define data science
- Identify the three primary analyses in data mining that focus on extracting patterns
- Differentiate between machine learning and deep learning
- Describe the main factors to consider when choosing a programming language to learn
- Explain each step of data science methodology briefly
- Indicate the role of entities and intents in chatbot development
- Outline the purpose and usage of GitHub for online collaboration
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