Data Science-Visualización de datos y Exploración de modelos
למד על חזותיים עבור נתונים ומודלים למידת מכונה במדע נתונים....
Description
En este curso online gratuito Ciencia de los datos - Visualización de datos y exploración de modelos aprenderá sobre la aplicación de visualizaciones para mostrar sus datos y sobre la ingeniería de características y la construcción de modelos de aprendizaje de máquinas. El curso comienza introduciéndote en el análisis exploratorio de datos y visualización de datos. Aprenderá sobre las funciones del análisis exploratorio de datos y qué factores pueden afectar sus puntos de vista sobre los datos. Usted aprenderá sobre los diferentes tipos de gráficos que puede utilizar para visualizar sus datos, y también sobre las librerías y paquetes disponibles para R y Python para visualizar sus datos. A continuación, se le presentará a los modelos de construcción, incluyendo la ingeniería de características y la construcción de modelos. El curso describe lo que es la ingeniería de características y cómo construir un modelo de aprendizaje automático en R y Python. Aprenderá a evaluar su modelo y cómo evaluar un modelo en Azure ML, R y Python. Este curso gratuito de Alison será de gran interés para aquellos que deseen aprender y ampliar su conocimiento de las prácticas y procedimientos de ciencia de datos. Requisitos previos: Para completar este curso con éxito necesitas un conocimiento básico de matemáticas, incluyendo álgebra lineal. Además, se asume una cierta experiencia de programación, idealmente en R o en Python, y necesitará haber completado los cursos anteriores 'Introducción a la Ciencia de Datos' y 'Ciencia de Datos - Trabajando con Datos'.
Inicio Curso AhoraModules
Módulo 1: Exploración y visualización de datos
-
Resultados de aprendizaje
-
Datos preliminares de análisis
-
Visualización de datos con R
-
Visualización de datos con Python
-
Resumen de la lección
Módulo 2: Modelos de Construcción en Azure ML
-
Resultados de aprendizaje
-
Característica de Ingeniería
-
Creación y puntuación de modelos
-
Modelado en R
-
Modelado en Python
-
Evaluación y comparación de modelos
-
Resumen de la lección
Módulo 3: Ciencia de los datos - Visualización de datos y exploración de la evaluación de modelos
Learning Outcomes
Having completed this course you will be able to: - Discuss the importance of data exploration. - Describe what you use for data visualizations in R. - Describe what you use for data visualizations in Python. - List the different types of plots or charts you can use to visualize your data. - Discuss the process of feature engineering. - Describe features and methods available in R for creating Machine learning models. - Describe features and methods available in Python for creating Machine learning models. - Describe the process and options for evaluating your machine learning model.
Certification
All Alison courses are free to study. To successfully complete a course you must score 80% or higher in each course assessments. Upon successful completion of a course, you can choose to make your achievement formal by purchasing an official Alison Diploma, Certificate or PDF.
Having an official Alison document is a great way to celebrate and share your success. It is:
- Ideal to include with CVs, job applications and portfolios
- A way to show your ability to learn and achieve high results