Despite the recent increase in computing power and access to data over the last couple of decades, our ability to use the data within the decision making process is either lost or not maximized at all too often, we don't have a solid understanding of the questions being asked and how to apply the data correctly to the problem at hand.
ofrecido por
IBMAcerca de este Curso
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Resultados profesionales del estudiante
34%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
37%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
11%
consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
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. 10 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Persa
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ofrecido por
IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
Programa - Qué aprenderás en este curso
4 horas para completar
From Problem to Approach and From Requirements to Collection
In this module, you will learn about why we are interested in data science, what a methodology is, and why data scientists need a methodology. You will also learn about the data science methodology and its flowchart. You will learn about the first two stages of the data science methodology, namely Business Understanding and Analytic Approach. Finally, through a lab session, you will also obtain how to complete the Business Understanding and the Analytic Approach stages and the Data Requirements and Data Collection stages pertaining to any data science problem.
4 horas para completar
5 videos (Total 19 minutos), 4 lecturas, 4 cuestionarios
4 lecturas
Syllabus10m
Introduction to CRISP-DM10m
Lesson Summary10m
Lesson Summary10m
2 ejercicios de práctica
From Problem to Approach30m
From Requirements to Collection30m
4 horas para completar
From Understanding to Preparation and From Modeling to Evaluation
In this module, you will learn what it means to understand data, and prepare or clean data. You will also learn about the purpose of data modeling and some characteristics of the modeling process. Finally, through a lab session, you will learn how to complete the Data Understanding and the Data Preparation stages, as well as the Modeling and the Model Evaluation stages pertaining to any data science problem.
4 horas para completar
6 videos (Total 22 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios
6 videos
Data Preparation - Concepts3m
Data Preparation - Case Study4m
Modeling - Concepts3m
Modeling - Case Study4m
Evaluation4m
3 lecturas
Correction10m
Lesson Summary10m
Lesson Summary10m
2 ejercicios de práctica
From Understanding to Preparation30m
From Modeling to Evaluation30m
2 horas para completar
From Deployment to Feedback
In this module, you will learn about what happens when a model is deployed and why model feedback is important. Also, by completing a peer-reviewed assignment, you will demonstrate your understanding of the data science methodology by applying it to a problem that you define.
2 horas para completar
3 videos (Total 10 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
2 lecturas
Lesson Summary10m
IBM Digital Badge2m
1 ejercicio de práctica
From Deployment to Feedback30m
Reseñas
Principales reseñas sobre DATA SCIENCE METHODOLOGY
por AG13 de may. de 2019
This is a proper course which will make you to understand each and every stage of Data science methodology. Lectures are well enough to make you think as a data scientist. Thank you fr this course :)
por JM26 de feb. de 2020
Very informative step-by-step guide of how to create a data science project. Course presents concepts in an engaging way and the quizzes and assignments helped in understanding the overall material.
por TX31 de mar. de 2019
It just totally rebuilds my mind in thinking about how I should approach solving problems. I feel that I'm learning strong framework for an evidence-based logical approach. Just like a consultant.
por SJ8 de ago. de 2018
This is my favourite in the series, the 10 questions to be answered were mind opening. The repetition after every video makes easier for important points to stick to the brain. Very good indeed...
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Certificado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos del Certificado y te darán un certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
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