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Introducción a la ciencia de datos-Revisado

Aprenda a extraer información de los datos utilizando métodos de ciencia de datos, con esta introducción al curso de ciencia de datos.

Publisher: Channel 9
Este curso gratuito de Introducción a la Ciencia de Datos de Alison le enseñará los fundamentos de la ciencia de datos. Observará los procesos de ciencia de datos, recibirá una introducción al aprendizaje automático y aprenderá sobre los modelos de datos para estructurar los datos. También se le mostrará cómo obtener conocimientos y conocimientos de datos estructurados y no estructurados, así como aprender a utilizar métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas de ciencia de datos.
Introducción a la ciencia de datos-Revisado
  • Duración

    1.5-3 Horas
  • Students

    39,737
  • Accreditation

    CPD

Descripción

Modules

Resultados

Certificación

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Description

Con este curso en línea Introducción a la Ciencia de Datos se le introducirá en el campo de la ciencia de datos y las metodologías utilizadas en el proceso de ciencia de datos. También aprenderá sobre el aprendizaje automático y algunos de sus algoritmos.

El curso se inicia con la introducción de la ciencia de datos, donde aprenderá que la ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos o conocimientos de los datos en sus diversas formas.

Después de lo cual, se le introducirán algunos de los principales algoritmos que se utilizan en el aprendizaje automático. Aprenderá sobre la regresión y la clasificación, y sobre dos algoritmos de agrupación en clúster utilizados habitualmente. También se le presentará Azure Machine Learning (ML) Studio y por qué utilizaría Azure ML Studio para sus proyectos de ciencia de datos.

Este curso gratuito de Alison será de gran interés para los estudiantes que quieran aprender más sobre ciencia de datos, big data y analítica.

Requisitos previos: Para completar este curso usted necesitará un conocimiento básico de las matemáticas, incluyendo álgebra lineal. Además, se asume alguna experiencia de programación, idealmente en R o en Python.

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