Temario del curso
Introducción a la ciencia de datos
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- El proceso de ciencia de datos
- Herramientas y técnicas de ciencia de datos
- Microsoft Azure Machine Learning
Preparación de datos
- Fuentes y tipos de datos
- Limpieza y transformación de datos
- Ingeniería de características
Construcción y entrenamiento de modelos
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Selección y evaluación de modelos
- Interpretación de las salidas del modelo
Despliegue de modelos
- Despliegue de modelos en Azure
- Escalabilidad y rendimiento
- Gestión de modelos desplegados
Evaluación del rendimiento de los modelos
- Métricas de evaluación de modelos
- Ajuste del rendimiento del modelo
- Gestión de versiones de modelos
Resumen y preparación para el examen
- Repaso de conceptos clave
- Consejos y estrategias de preparación para el examen
- Examen práctico de práctica
Requerimientos
- Comprensión fundamental de los conceptos de aprendizaje automático y experiencia en el trabajo con análisis de datos
- También se recomienda familiaridad con los fundamentos de la programación y la manipulación de datos
Audiencia
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Cualquier persona que desee aprender sobre aprendizaje automático y prepararse para el examen DP-100
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Reseñas (3)
Aprendiendo que QGIS es una herramienta que puede ser utilizada por otros profesionales diferentes, como topógrafos.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
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Cómo utilizar datos de satélites abiertos para aplicaciones reales
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Curso - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
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Los ejemplos prácticos nos permitieron tener una idea real de cómo funciona el programa. Buenas explicaciones e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
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