La ciencia de datos es un enfoque multidisciplinario para extraer conocimientos prácticos de los grandes y cada vez mayores volúmenes de datos recopilados y creados por las organizaciones de hoy.
La ciencia de datos abarca la preparación de datos para su análisis y procesamiento, la realización de análisis de datos avanzados y la presentación de los resultados para revelar patrones y permitir que las partes interesadas saquen conclusiones informadas.
La preparación de datos puede implicar su limpieza, agregación y manipulación para que estén listos para tipos específicos de procesamiento. El análisis requiere el desarrollo y uso de algoritmos, análisis y modelos de inteligencia artificial. Está impulsado por un software que revisa los datos para encontrar patrones dentro para transformar estos patrones en predicciones que respalden la toma de decisiones comerciales.
La precisión de estas predicciones debe validarse mediante pruebas y experimentos diseñados científicamente. Y los resultados deben compartirse mediante el uso hábil de herramientas de visualización de datos que permitan que cualquiera pueda ver los patrones y comprender las tendencias.
Como resultado, los científicos de datos (como se llama a los profesionales de la ciencia de datos) requieren habilidades en ciencias de la computación y ciencias puras más allá de las de un analista de datos típico. (información tomada de IBM)
Técnicas avanzadas de ciencia de datos en SPSS
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¿Para quién es este curso?
- estudiantes
- Candidatos a doctorado
- investigadores académicos
- investigadores empresariales
- Profesores universitarios
- cualquier persona apasionada por el análisis de datos y la ciencia de datos
Requisitos
- Programa SPSS instalado (versión 21+)
- Conocimientos básicos de SPSS
- Conocimientos estadísticos básicos o intermedios
Lo que aprenderás
- Realice regresión lineal avanzada utilizando técnicas de selección de predictores
- Realice cualquier tipo de análisis de regresión no lineal
- Hacer predicciones usando la técnica de k vecino más cercano (KNN)
- Utilice árboles binarios (CART) para la predicción (árboles de regresión y clasificación)
- Utilice árboles no binarios (CHAID) para la predicción (árboles de regresión y de clasificación)
- Construya y entrene un perceptrón multicapa (MLP)
- Construya y entrene una red neuronal de función de base radial (RBF)
- Realizar un análisis de conglomerados bidireccional
- Realice un análisis de supervivencia con el método de Kaplan-Meier
- Ejecute un análisis de supervivencia utilizando la regresión de Cox
- Validar las técnicas predictivas (KNN, árboles, redes neuronales) utilizando el enfoque de conjunto de validación y la validación cruzada
- Guarde un modelo de análisis predictivo y utilícelo para realizar predicciones sobre nuevos datos futuros
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