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.
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Acerca de este Curso
Habilidades que obtendrás
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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
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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
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