A pesar del reciente aumento de la potencia informática y el acceso a los datos durante las últimas dos décadas, nuestra capacidad para utilizar los datos en el proceso de toma de decisiones se pierde o no se maximiza con demasiada frecuencia, no tenemos una comprensión sólida de las preguntas que se hacen y cómo aplicar los datos correctamente al problema en cuestión.

이 강좌에 대하여
귀하가 습득할 기술
- Combination
- Average
- Mathematical Optimization
- Decision Tree
제공자:

IBM 기술 네트워크
IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
Del Problema al Enfoque y De los Requerimientos a la Recolección
En este módulo, aprenderá por qué estamos interesados en la ciencia de datos, qué es una metodología y por qué los científicos de datos necesitan una metodología. También aprenderá sobre la metodología de la ciencia de datos y su diagrama de flujo. Aprenderá sobre las dos primeras etapas de la metodología de la ciencia de datos, a saber, Comprensión Empresarial y Enfoque Analítico. Finalmente, a través de una sesión de laboratorio, también obtendrá cómo completar las etapas Comprensión Empresarial y Enfoque Analítico y las etapas Requisitos de Datos y Recolección de Datos correspondientes a cualquier problema de ciencia de datos.
De la Comprensión a la Preparación y Del Modelado a la Evaluación
En este módulo, aprenderá lo que significa comprender los datos y prepararlos o limpiarlos. También aprenderá sobre el propósito del modelado de datos y algunas características del proceso de modelado. Finalmente, a través de una sesión de laboratorio, aprenderá cómo completar las etapas de Comprensión de datos y Preparación de datos, así como las etapas de Modelado y Evaluación de modelos correspondientes a cualquier problema de ciencia de datos.
Del Despliegue a la Retroalimentación
En este módulo, aprenderá qué sucede cuando se implementa un modelo y por qué es importante la retroalimentación del modelo. Además, al completar una tarea revisada por pares, demostrará su comprensión de la metodología de la ciencia de datos aplicándola a un problema que defina.
검토
- 5 stars88.40%
- 4 stars10.14%
- 3 stars1.44%
METODOLOGÍA DE LA CIENCIA DE DATOS의 최상위 리뷰
Muy buen curso, realmente falta tiempo para seguir estudiandolo.
ES MUY IMPORTANTE COMO COMIENZO AMNTES DEL CURSO CON RESPECTO AL MANEJO DE LA DATA Y AHORA DESPUES DEL CURSO TENGO HERRAMIENTAS QUE ME AYUDARAN A SACAR UN MAXIMO PROVECHO.
Me encantò el curso, esta bien explicado a detalle cada proceso para entender la metodoloìa de la ciencia de datos, aplicandolo en casos de uso y el manejo de los laboratorios
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
이 수료 과정을 구독하면 무엇을 이용할 수 있나요?
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.