Este ejercicio forma parte del curso
Empezaremos el curso definiendo qué es la ciencia de datos. Cubriremos el flujo de trabajo de la ciencia de datos y cómo se aplica la ciencia de datos a los problemas del mundo real. Terminaremos el capítulo conociendo formas de estructurar tu equipo de datos para satisfacer las necesidades de tu organización.
Ahora que entendemos el flujo de trabajo de la ciencia de datos, profundizaremos en el primer paso: la recopilación y el almacenamiento de datos. Conoceremos las distintas fuentes de datos de las que puede abastecerse tu empresa, y cómo almacenar esos datos una vez recopilados.
En este capítulo, hablaremos de formas de explorar y visualizar datos mediante cuadros de mando. Hablaremos de los elementos de un cuadro de mando y de cómo hacer una solicitud dirigida de un cuadro de mando. En este capítulo también se tratará la realización de solicitudes de datos ad hoc y las pruebas A/B, que son una poderosa herramienta analítica que reduce el riesgo en la toma de decisiones.
En este último capítulo, hablaremos del tema más de moda en la ciencia de datos: ¡el aprendizaje automático! Cubriremos el aprendizaje automático supervisado y no supervisado, y la agrupación. A continuación, pasaremos a temas especiales del aprendizaje automático, como la predicción de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje profundo y la IA explicable.
Ejercicio actual