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Introducción a la ciencia de datos-Revisado

Aprenda a extraer información de los datos utilizando métodos de ciencia de datos.

Data Science
Gratis
La ciencia de los datos, el proceso de adquirir conocimientos y conocimientos de los datos, es estructurada y no estructurada, utilizando métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para hacerlo en este campo cada vez más creciente. El curso les enseñará lo básico de lo que es la ciencia de datos y sus procesos, junto con la introducción del aprendizaje automático y sus modelos de datos para la estructuración de los datos.
  • Duración

    2-3 Horas
  • Evaluación

    Yes
  • Certificación

    Yes
  • Publisher

    Channel 9

Descripción

Resultados

Certificación

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Description

Con este curso en línea Introducción a la Ciencia de Datos se 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 comienza 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 conocimiento o información de los datos en sus diversos formularios.

Después de la cual, se le introducirá en algunos de los algoritmos principales que se utilizan en el aprendizaje automático. Aprenderá sobre la regresión y la clasificación, y sobre dos algoritmos de clustering de uso común. También se le presentará a Azure Machine Learning (ML) Studio y por qué utilizaría Azure ML Studio para sus proyectos de ciencias de datos.

Este curso de Alison gratuito será de gran interés para los alumnos que desearían saber más sobre la ciencia de los datos, big data y analítica.

Requisitos previos: Para completar este curso, necesitará un conocimiento básico de las matemáticas, incluido el álgebra lineal. Además, se presupone cierta experiencia de programación, idealmente en R o en Python.

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Learning Outcomes

Habiendo completado este curso, podrá:


  • Describir para qué se utiliza la ciencia de datos
  • Listar las etapas en el proceso de ciencia de datos
  • Explicar qué es el aprendizaje automático y cuáles son las partes que lo componen
  • Discutir el uso de regresión y los diferentes tipos de regresión
  • Identifique los distintos tipos de algoritmos de clasificación disponibles para su uso
  • Describir cómo funcionan los dos algoritmos de agrupación en clústeres más populares
  • Discutir por qué utilizaría Azure ML para sus proyectos de ciencias de datos

Certification

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