Fundamentos de la ciencia de datos: herramientas y conceptos esenciales

La ciencia de datos y el aprendizaje automático (ML) representan dos maravillas del avance tecnológico moderno y tienen un profundo impacto en el mundo que nos rodea. Digital Partner ha desarrollado este curso para ayudarlo a comprender el marco y la funcionalidad básicos de estos campos. El curso se divide en dos módulos: el primero cubre las ciencias de los datos y el segundo se centra en los conceptos básicos del aprendizaje automático

En primer lugar, le presentamos la ciencia de datos y presentamos sus ventajas y componentes esenciales. También analizamos las numerosas aplicaciones de la ciencia de datos. A continuación, analizamos la relación entre el aprendizaje automático y la ciencia de datos y explicamos los distintos flujos de trabajo que componen la ciencia de datos, como el flujo de trabajo «obtener, borrar, explorar, modelar e interpretar» (OSEMN), el flujo de trabajo de Blitzstein y Pfister y el flujo

El segundo módulo del curso se centra en el aprendizaje automático y campos relacionados. Explicamos los conceptos básicos del aprendizaje automático y repasamos los flujos de aprendizaje automático más comunes. También analizamos los diferentes métodos de agrupamiento en clústeres, la regresión y sus tipos. Por último, el curso analiza el aprendizaje profundo, las redes neuronales y la relación entre ellas. Inscríbase en este curso para comenzar a construir una base sólida en la ciencia de datos y el aprendizaje automático y aprender cómo se puede aprovechar la inteligencia artificial para impulsar la investigación actual