El método de ciencia de datos

Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital. A pesar de la afluencia en el poder de cómputo y el acceso a los datos en las últimas décadas, nuestra capacidad de usar los datos dentro del proceso de toma de decisiones se pierde o no se maximiza con demasiada frecuencia. No tenemos una buena comprensión de las preguntas formuladas y cómo aplicar los datos correctamente para resolver los problemas en cuestión. El propósito de este curso es compartir los métodos, modelos y prácticas que se pueden aplicar dentro de la ciencia de datos, para garantizar que los datos utilizados en la resolución de problemas sean relevantes y se manipulen adecuadamente para abordar los desafíos empresariales y del mundo real. Aprenderás a identificar un problema, recopilar y analizar datos, crear un modelo y comprender los comentarios después de la implementación del modelo. Avanzar en tu capacidad para administrar, descifrar y analizar datos nuevos y grandes es vital para trabajar en ciencia de datos. Al final de este curso online, comprenderás mejor las diversas etapas y requisitos del método de ciencia de datos y podrás aplicarlo a tu propio trabajo. Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias. 3b:T109f,{"@context":"https:

• A pesar de la afluencia en el poder de cómputo y el acceso a los datos en las últimas décadas, nuestra capacidad de usar los datos dentro del proceso de toma de decisiones se pierde o no se maximiza con demasiada frecuencia. No tenemos una buena comprensión de las preguntas formuladas y cómo aplicar los datos correctamente para resolver los problemas en cuestión.