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Su Verificaci贸n de Aprendizaje

Esto es para verificar que Nosibulelo Magida ha completado el curso Introducci贸n a la ciencia de datos en Alison.

Nosibulelo Magida

ID de Alison: 17402843

Curso Completado: Introducci贸n a la ciencia de datos

Fecha de Finalizaci贸n: 27 de agosto 2024

Correo Electr贸nico: [email protected]

Tiempo Total de Estudio: 0h 33m

Puntaje de prueba final:

Los cursos de Alison requieren al menos
80% para aprobar la evaluaci贸n final

84%
Horas CPD Completadas:

Horas de aprendizaje aprobadas por CPD
completadas a trav茅s de este curso

0-1h

Informaci贸n del Curso

Aprenda a extraer informaci贸n de los datos utilizando m茅todos de ciencia de datos con este curso de introducci贸n a la ciencia de datos.

Con este curso en l铆nea Introducci贸n a la ciencia de datos, conocer谩 el campo de la ciencia de datos y las metodolog铆as utilizadas en el proceso de ciencia de datos. Tambi茅n aprender谩 sobre el aprendizaje autom谩tico y algunos de sus algoritmos.

El curso comienza con una introducci贸n a la ciencia de datos, donde aprender谩 que la ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza procesos y sistemas cient铆ficos para extraer conocimientos o ideas de los datos en sus diversas formas.

Despu茅s de lo cual, conocer谩 algunos de los principales algoritmos que se utilizan en el aprendizaje autom谩tico. Aprender谩 sobre la regresi贸n y la clasificaci贸n, y sobre dos algoritmos de agrupamiento de uso com煤n. Tambi茅n conocer谩 Azure Machine Learning (ML) Studio y le explicar谩 por qu茅 utilizar铆a Azure ML Studio para sus proyectos de ciencia de datos

.

Este curso gratuito de Alison ser谩 de gran inter茅s para los estudiantes que deseen obtener m谩s informaci贸n sobre la ciencia de datos, los macrodatos y el an谩lisis.

Requisitos previos: Para completar este curso, necesitar谩 conocimientos b谩sicos de matem谩ticas, incluido el 谩lgebra lineal. Adem谩s, se asume cierta experiencia en programaci贸n, idealmente en R o Python

.

M贸dulos Completados

M贸dulo 1: Descripci贸n general de la ciencia de datos
M贸dulo 2: Descripci贸n general del aprendizaje autom谩tico
M贸dulo 3: Evaluaci贸n del curso

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