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.
Domine Python con NumPy para ciencia de datos y aprendizaje automático
De principiante a avanzado
¿Para quién es este curso?
- Principiantes analistas de datos
- Analista de negocios y entusiastas de la inteligencia artificial
- Desarrolladores Python Principiantes
- ¿Quién está interesado en ML, IA y otra ingeniería de Big Data?
Requisitos
- Si los estudiantes conocen Python, eso está muy bien.
- Instalación de Anaconda para trabajar con NumPy y Python
- Matemáticas basicas
- Dispuesto a aprender análisis de datos, ciencia de datos o cálculo numérico para programas
Lo que aprenderás
- NumPy para análisis de datos
- NumPy para la ciencia de datos
- Computación numérica usando Python
- Cómo trabajar con matrices Nd
- Cómo realizar el cálculo matricial
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Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
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