20 clase magistral de proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático 2021

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Lo que aprenderás

20 clase magistral de proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático 2021

  • Los estudiantes comprenderán qué es el aprendizaje automático
  • Por qué necesitan aprender el aprendizaje automático
  • Implementación de aplicaciones de ciencia de datos
  • Cree modelos de ciencia de datos

Requisitos

  • Conocimiento de la ciencia de datos

Descripción

La ciencia de datos es el campo de la aplicación de técnicas analíticas avanzadas y principios científicos para extraer información valiosa de los datos para la toma de decisiones comerciales, la planificación estratégica y otros usos. Es cada vez más crítico para las empresas: la información que genera la ciencia de datos ayuda a las organizaciones a aumentar la eficiencia operativa, identificar nuevas oportunidades comerciales y mejorar los programas de marketing y ventas, entre otros beneficios.
En última instancia, pueden generar ventajas competitivas sobre los rivales comerciales.

La ciencia de datos incorpora varias disciplinas, por ejemplo, ingeniería de datos, preparación de datos, minería de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático y visualización de datos, así como estadísticas, matemáticas y programación de software. Lo realizan principalmente científicos de datos capacitados, aunque también pueden participar analistas de datos de nivel inferior. Además, muchas organizaciones ahora dependen en parte de los científicos de datos ciudadanos, un grupo que puede incluir profesionales de inteligencia empresarial (BI), analistas empresariales, usuarios empresariales conocedores de datos, ingenieros de datos y otros trabajadores que no tienen una formación formal en ciencia de datos. .

Esta guía completa de ciencia de datos explica con más detalle qué es, por qué es importante para las organizaciones, cómo funciona, los beneficios comerciales que proporciona y los desafíos que plantea. También encontrará una descripción general de las aplicaciones, herramientas y técnicas de la ciencia de datos, además de información sobre lo que hacen los científicos de datos y las habilidades que necesitan.

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¿Por qué es importante la ciencia de datos?

La ciencia de datos juega un papel importante en prácticamente todos los aspectos de las operaciones y estrategias comerciales. Por ejemplo, proporciona información sobre los clientes que ayuda a las empresas a crear campañas de marketing más sólidas y publicidad dirigida para aumentar las ventas de productos. Ayuda en la gestión de riesgos financieros, la detección de transacciones fraudulentas y la prevención de averías de equipos en plantas de fabricación y otros entornos industriales. Ayuda a bloquear ciberataques y otras amenazas de seguridad en los sistemas de TI.

Desde un punto de vista operativo, las iniciativas de ciencia de datos pueden optimizar la gestión de las cadenas de suministro, los inventarios de productos, las redes de distribución y el servicio al cliente. En un nivel más fundamental, señalan el camino para aumentar la eficiencia y reducir los costos. La ciencia de datos también permite a las empresas crear planes y estrategias comerciales que se basan en un análisis informado del comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y la competencia. Sin él, las empresas pueden perder oportunidades y tomar decisiones erróneas.

La ciencia de datos también es vital en áreas más allá de las operaciones comerciales habituales. En el cuidado de la salud, sus usos incluyen el diagnóstico de afecciones médicas, el análisis de imágenes, la planificación del tratamiento y la investigación médica. Las instituciones académicas utilizan la ciencia de datos para monitorear el desempeño de los estudiantes y mejorar su marketing para los futuros estudiantes. Los equipos deportivos analizan el rendimiento de los jugadores y planifican estrategias de juego a través de la ciencia de datos. Las agencias gubernamentales y las organizaciones de políticas públicas también son grandes usuarios.

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