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IBM

Metodología de la ciencia de datos

IBM via Coursera

Overview

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.

Este curso tiene un propósito, y es compartir una metodología que se pueda utilizar dentro de la ciencia de datos, para garantizar que los datos utilizados en la resolución de problemas sean relevantes y se manipulen adecuadamente para abordar la cuestión en cuestión.

En consecuencia, en este curso aprenderá:
- Los principales pasos necesarios para abordar un problema de ciencia de datos.
- Los principales pasos involucrados en la práctica de la ciencia de datos, desde la formación de un negocio concreto o un problema de investigación, hasta la recopilación y análisis de datos, la construcción de un modelo y la comprensión de los comentarios después de la implementación del modelo.
- ¡Cómo piensan los científicos de datos!

OFERTA POR TIEMPO LIMITADO: La suscripción cuesta solo $ 39 USD por mes para acceder a materiales calificados y un certificado.

Syllabus

  • 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.

Taught by

Alex Aklson and Polong Lin

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