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Su Verificación de Aprendizaje

Esto es para verificar que KUDAKWASHE JOSHUA CHIVESE ha completado el curso Ciencia de datos: trabajar con datos en Alison.

KUDAKWASHE JOSHUA CHIVESE

ID de Alison: 27355650

Curso Completado: Ciencia de datos: trabajar con datos

Fecha de Finalización: 23 de enero 2026

Correo Electrónico: [email protected]

Tiempo Total de Estudio: 3h 12m

Puntaje de prueba final:

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

88%
Horas CPD Completadas:

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

2-4h

Información del Curso

Aprenda a preparar y analizar datos utilizando diferentes lenguajes de programación y software en este curso en línea gratuito.

Estudie el flujo de datos en Azure Machine Learning (Azure ML) en este curso de ciencia de datos. Explicamos cómo preparar sus datos y comparar variables continuas y categóricas. A continuación, le mostramos cómo eliminar los valores repetidos y los valores atípicos y estudiar la cuantificación de la información y el escalado de los

datos.

El curso le presenta el flujo de datos en Azure ML y cubre el procesamiento por lotes y en tiempo real. Examinamos los diferentes tipos de «uniones» que puede usar en sus datos. Una «unión de datos» se produce cuando dos conjuntos de datos se combinan uno al lado del otro. Le enseñamos cómo usar los lenguajes de programación R y Python con Azure y establecemos su función a la hora de completar proyectos de ciencia de datos

.

Luego, el curso pasa al muestreo y la preparación de datos. Comparamos variables continuas y categóricas y definimos la «cuantización». La «recopilación de datos» o «negociación de datos» es el proceso de mapear datos sin procesar en un formato legible, y demostramos su valor a la vez que establecemos cuánto tiempo puede llevar. Te explicamos cómo gestionar los errores y los valores atípicos en tu proyecto y desglosamos el uso del «escalado» con Python, R o Azure ML. Este curso es útil para cualquier persona que se dedique a la investigación científica en general o a la ciencia de datos en particular

.

Módulos Completados

Módulo 1: Lenguaje de programación y adquisición de datos para la ciencia de datos
Módulo 2: Muestreo y preparación de datos
Módulo 3: Evaluación del curso

¿Por qué necesita su verificación de aprendizaje?



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