La ciencia de datos involucra una plétora de disciplinas y áreas de experiencia para producir una mirada holística, completa y refinada de los datos sin procesar.
Los científicos de datos deben estar capacitados en todo, desde ingeniería de datos, matemáticas, estadísticas, computación avanzada y visualizaciones para poder tamizar de manera efectiva masas confusas de información y comunicar solo los bits más vitales que ayudarán a impulsar la innovación y la eficiencia.
Los científicos de datos también dependen en gran medida de la inteligencia artificial, especialmente en sus subcampos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, para crear modelos y hacer predicciones utilizando algoritmos y otras técnicas.
La ciencia de datos nos ayuda a lograr algunos objetivos importantes que no eran posibles o requerían mucho más tiempo y energía hace solo unos años.
¿PARA QUÉ SE PUEDE UTILIZAR LA CIENCIA DE DATOS?
- Detección de anomalías (fraude, enfermedad, delito, etc.)
- Automatización y toma de decisiones (verificación de antecedentes, solvencia crediticia, etc.)
- Clasificaciones (en un servidor de correo electrónico, esto podría significar clasificar los correos electrónicos como «importantes» o «basura»)
- Previsión (ventas, ingresos y retención de clientes)
- Detección de patrones (patrones climáticos, patrones del mercado financiero, etc.)
- Reconocimiento (facial, de voz, de texto, etc.)
- Recomendaciones (según las preferencias aprendidas, los motores de recomendación pueden recomendarle películas, restaurantes y libros que le gusten)
Toma de decisiones estadísticas en ciencia de datos con estudio de caso
Comprender cómo se aplican las estadísticas a problemas de ciencia de datos como ANOVA, prueba t, prueba F en Python
¿Para quién es este curso?
- Desarrollador principiante de Python que quiera aprender ciencia de datos
- Resolviendo la pregunta relacionada con la regresión lineal
Requisitos
- Comprensión de las estadísticas
- Principiante a Python
Lo que aprenderás
- Regresión de mínimos cuadrados
- Construir OLS en Statsmodel
- Evaluación de la hipótesis
- prueba t
- ANOVA
- F Estadísticas
- Grado de libertad del modelo
- Trazado de la línea de regresión sobre el gráfico de dispersión (valores ajustados)
- Predicción de resultados
- Responder la pregunta estadísticamente
Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso con un gran descuento.
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