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Data Science-Trabajar con datos-Revisado

Data Science
Gratis
Uno de los principales puntos de la ciencia de los datos está trabajando directamente con los datos, desde la adquisición de los datos hasta el trabajo de los lenguajes de programación Python y R en Azure ML. Además de cómo preparar los datos para aplicar modelos de aprendizaje automático a él, desde la eliminación de valores repetidos, los valores atíplos a la escala de los datos. Empiéese hoy mismo en este curso y amplíe su conocimiento de la ciencia de los datos.
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  • Duración

    2-3 Horas
  • Evaluación

    Yes
  • Certificación

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    Channel 9

Descripción

Resultados

Certificación

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Description

En este curso en línea Data Science-Trabajar con datos se aprenderá sobre el flujo de datos en Azure ML. aprenderá acerca de las uniones y los lenguajes R y Python. Aprenderá a preparar las variables de datos, continuas y categóricas. Aprenderá sobre la cuantización y el escalado.  

El curso comienza con su introducción en el flujo de datos en Azure ML, donde   aprenderá sobre el proceso por lotes y en tiempo real. Aprenderá sobre los diferentes tipos de uniones que puede utilizar en los datos. Aprenderá sobre los lenguajes de programación de R y Python y lo que pueden hacer para un proyecto de ciencia de datos.

En el segundo módulo, se introducirá en el muestreo de datos y en la preparación. Aprenderá sobre las variables continuas y categóricas. Aprenderá qué es la cuantificación y qué puede hacer para sus datos. Aprenderá sobre la unidad de datos y cómo ’ es la parte más consumidora de tiempo de un proyecto de ciencia de datos. Aprenderá sobre el manejo de errores y externos en su proyecto. Aprenderá sobre el escalado utilizando python, R or Azure ML para el escalado.

Este Curso de Alison gratuito sería de gran interés para aquellos que desean conocer la ciencia de datos.

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Learning Outcomes

Habiendo completado este curso, podrá:


  • Describir el flujo de datos en un experimento de Azure ML
  • Comenta las diferencias entre el uso de R y Python
  • Identifique qué lenguaje de programación se adapta mejor a R o Python
  • Describir la instalación de R y Python en el entorno de Azure ML
  • Discutir la preparación de datos también conocida como unidad de datos para preparar los datos para el proyecto
  • Explicar qué cuantificación de las variables es y lo hace
  • Explicar cómo tratar los valores perdidos en los conjuntos de datos
  • Describa por qué debe escalar las variables

Certification

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