Acerca de este Curso

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Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 7 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Data ScienceBusiness AnalyticsDecision-MakingData AnalysisBig Data
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ofrecido por

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EIT Digital

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Politecnico di Milano

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para completar

Introduction to Data-driven Business

1 hora para completar
3 videos (Total 13 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
3 videos
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations2m
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?6m
2 lecturas
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations15m
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?15m
2 ejercicios de práctica
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations3m
Big Data and Data Science10m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Terminology and Foundational Concepts

2 horas para completar
3 videos (Total 16 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
3 videos
Machine Learning9m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3m
3 lecturas
Success Story: Data Science at Netflix30m
Machine Learning slides20m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10m
3 ejercicios de práctica
Success Story: Data Science at Netflix5m
Machine Learning20m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Data Science Methods for Business

3 horas para completar
5 videos (Total 25 minutos), 5 lecturas, 5 cuestionarios
5 videos
Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2m
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2m
Hiring Employees Using Logistic Regression8m
K-means Clustering6m
5 lecturas
Linear Regression for Product Price Prediction10m
Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10m
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10m
Hiring Employees Using Logistic Regression10m
Using k-means for Clustering10m
5 ejercicios de práctica
Linear Regression30m
Naive Bayes30m
Decision Trees and Random Forests30m
Logistic Regression30m
K-means Clustering6m
Semana
4

Semana 4

1 hora para completar

Challenges and Conclusions

1 hora para completar
2 videos (Total 12 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
2 videos
Conclusions1m
1 lectura
Data Science Challenges20m
1 ejercicio de práctica
Data Science Challenges30m

Reseñas

Principales reseñas sobre DATA SCIENCE FOR BUSINESS INNOVATION

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Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.