La ciencia de datos es el estudio de dónde proviene la información, qué representa y cómo puede convertirse en un recurso valioso en la creación de estrategias comerciales y de TI.
La extracción de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones puede ayudar a una organización a controlar los costos, aumentar la eficiencia, reconocer nuevas oportunidades de mercado y aumentar la ventaja competitiva de la organización.
Algunas empresas están contratando científicos de datos para que les ayuden a convertir los datos sin procesar en información. Para ser eficaces, estas personas deben poseer inteligencia emocional además de educación y experiencia en análisis de datos.
Un científico de datos posee una combinación de habilidades analíticas, de aprendizaje automático, minería de datos y estadísticas, así como experiencia con algoritmos y codificación. Sin embargo, quizás la habilidad más importante que posee un científico de datos es la capacidad de explicar la importancia de los datos de una manera que otros puedan entender fácilmente.
En términos más simples, el aprendizaje automático es un subdominio de la inteligencia artificial (IA) que brinda a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programados explícitamente. Se basa en la hipótesis subyacente de la creación del modelo e intenta mejorarlo ajustando más datos en el modelo a lo largo del tiempo.
Aprendizaje automático y ciencia de datos completos con Python | ML AZ
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¿Para quién es este curso?
- Cualquiera interesado en el aprendizaje automático.
- Cualquier estudiante universitario que quiera comenzar una carrera en ciencia de datos.
Requisitos
- No se necesita experiencia previa en programación.
Lo que aprenderás
- Bibliotecas de ciencia de datos como Numpy, Pandas, Matplotlib, Scipy, Scikit Learn, Seaborn, Plotly y muchas más
- Concepto de aprendizaje automático y diferentes tipos de aprendizaje automático
- Algoritmos de aprendizaje automático como regresión, clasificación, clasificador de Bayes ingenuo, árbol de decisión, algoritmo K-vecino más cercano (KNN), algoritmo de máquina de vectores de soporte, algoritmo de bosque aleatorio
- Ingeniería de características
- Conceptos básicos de Python
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