Fundamentos de la ciencia de datos-Herramientas y conceptos esenciales

La ciencia de datos y el aprendizaje automático (ML) representan dos maravillas del avance tecnológico moderno y hacen un profundo impacto en el mundo que nos rodea. Digital Partner ha desarrollado este curso para ayudarle a entender el marco básico y la funcionalidad de estos campos. El curso se divide en dos módulos: el primero cubre las ciencias de datos y el segundo se centra en los fundamentos del aprendizaje automático.

Primero le presentamos a la ciencia de datos y le presentamos sus ventajas y componentes esenciales. También discutimos las muchas aplicaciones de la ciencia de datos. A continuación, rastreamos la relación entre el aprendizaje automático y las ciencias de datos y explicamos varios flujos de trabajo que componen la ciencia de datos, incluyendo el flujo de trabajo 'Obtener, Scrub, Explorar, Modelo e iNterpret' (OSEMN), el flujo de trabajo de Blitzstein y Pfister y el flujo de trabajo CRISP-DM.

El segundo módulo del curso cambia hacia ML y campos relacionados. Explicamos los fundamentos del aprendizaje automático y vamos por encima de las salidas de ML comunes. También discutimos diferentes métodos de agrupación, regresión y sus tipos. Por último, el curso discute el aprendizaje profundo, las redes neuronales y la relación entre ellas. Inscríbase en este curso para empezar a construir una base sólida en la ciencia de datos y el aprendizaje automático y aprender cómo se puede aprovechar la inteligencia artificial para impulsar la investigación de hoy.