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Su Verificación de Aprendizaje

Esto es para verificar que Min Thu Naing ha completado el curso Introducción a la ciencia de datos en Alison.

Min Thu Naing

ID de Alison: 44058284

Curso Completado: Introducción a la ciencia de datos

Fecha de Finalización: 19 de marzo 2026

Correo Electrónico: [email protected]

Tiempo Total de Estudio: 14h 35m

Puntaje de prueba final:

Los cursos de Alison requieren al menos
80% para aprobar la evaluación final

80%
Horas CPD Completadas:

Horas de aprendizaje aprobadas por CPD
completadas a través de este curso

13-15h

Información del Curso

Aprenda a extraer información de los datos utilizando métodos de ciencia de datos con este curso de introducción a la ciencia de datos.

Con este curso en línea Introducción a la ciencia de datos, conocerá 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 una introducción a 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 ideas de los datos en sus diversas formas.

Después de lo cual, conocerá algunos de los principales algoritmos que se utilizan en el aprendizaje automático. Aprenderá sobre la regresión y la clasificación, y sobre dos algoritmos de agrupamiento de uso común. También conocerá Azure Machine Learning (ML) Studio y le explicará 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 deseen obtener más información sobre la ciencia de datos, los macrodatos y el análisis.

Requisitos previos: Para completar este curso, necesitará conocimientos básicos de matemáticas, incluido el álgebra lineal. Además, se asume cierta experiencia en programación, idealmente en R o Python

.

Módulos Completados

Módulo 1: Descripción general de la ciencia de datos
Módulo 2: Descripción general del aprendizaje automático
Módulo 3: Evaluación del curso

¿Por qué necesita su verificación de aprendizaje?



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