Un papel de científico de datos

Los científicos de datos van más allá del mero análisis de datos: encuentran patrones ocultos y predicen lo que ocurrirá a continuación utilizando estadísticas y aprendizaje automático.
¿Sus herramientas? Python y R. Ya sea para detectar fraudes, predecir tendencias o mejorar tus recomendaciones de Netflix, ¡convierten los datos desordenados en decisiones inteligentes que dan forma al futuro!

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor una responsabilidad clave de un científico de datos?

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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 aprendiendo sobre los diferentes roles del campo de la ciencia de datos.

Exercise 1: ¿Qué es la ciencia de datos?Exercise 2: ¡Ciencia de datos en todas partes!Exercise 3: Importancia de la ciencia de datos Exercise 4: Aplicaciones de la ciencia de datos Exercise 5: Dosis diaria de ciencia de datos Exercise 6: La ciencia de los asistentes inteligentes Exercise 7: Roles y herramientas de la ciencia de datos Exercise 8: Seleccionar al candidato adecuado Exercise 9: Un papel de científico de datos

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Ahora que entendemos el flujo de trabajo de la ciencia de datos, profundizaremos en el primer paso: la recopilación y el almacenamiento de datos. Aprenderemos sobre las distintas fuentes de datos que puedes utilizar, qué aspecto tienen esos datos, cómo almacenarlos una vez recopilados y cómo un pipeline de datos puede automatizar el proceso.

Exercise 1: Fuentes de datos Exercise 2: Ordenar fuentes de datos Exercise 3: Frecuencias de asma Exercise 4: Tipos de datos Exercise 5: Clasificar los tipos de datos Exercise 6: Net promoter score Exercise 7: Monitor de actividad Exercise 8: Almacenamiento y recuperación de datos Exercise 9: Plataformas en la nube Exercise 10: Consultar una base de datos Exercise 11: ¿Qué tipo de base de datos?Exercise 12: Pipelines de datos Exercise 13: Características del pipeline de datos Exercise 14: Extraer, transformar, cargar

La preparación de los datos es fundamental: los científicos de datos pasan el 80 % de su tiempo limpiando y manipulando datos, y solo el 20 % analizándolos realmente. Este capítulo te mostrará cómo diagnosticar problemas en tus datos y tratar los valores que faltan y los valores atípicos. A continuación, aprenderás sobre visualización, otra herramienta esencial tanto para explorar tus datos como para transmitir tus conclusiones.

Exercise 1: Preparación de datos Exercise 2: La verdad está ahí fuera Exercise 3: ¿Te has preparado?Exercise 4: Análisis exploratorio de datos Exercise 5: EDA numérico Exercise 6: EDA visual Exercise 7: Visualización Exercise 8: Paneles interactivos Exercise 9: Mejorar un panel

En este capítulo final, ¡hablaremos de experimentación y predicción! Empezaremos con los experimentos, cubriremos las pruebas A/B y pasaremos a la previsión de series temporales, donde aprenderemos a predecir acontecimientos futuros. Por último, terminaremos con el machine learning, examinando el aprendizaje supervisado y la agrupamiento.

Exercise 1: Pruebas A/B Exercise 2: Crear un flujo de trabajo de pruebas A/B Exercise 3: Significación estadística Exercise 4: Resultados intermedios Exercise 5: Previsión de series temporales Exercise 6: Clasificar datos de series temporales Exercise 7: Interpretar un gráfico de series temporales Exercise 8: Machine learning supervisado Exercise 9: Cuándo utilizar el aprendizaje supervisado Exercise 10: Características y etiquetas Exercise 11: Evaluación del modelo Exercise 12: Agrupamiento Exercise 13: Supervisado frente a no supervisado Exercise 14: Selección del tamaño del grupo Exercise 15: ¡Enhorabuena!