Ciencia de datos para empresas
Aprende sobre ciencia de datos para gerentes y empresas y cómo usar datos para fortalecer tu organización.
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Descripción del curso
Aprende a utilizar la ciencia de datos para los negocios
¿Qué es la ciencia de datos y cómo puedes utilizarla para fortalecer tu organización? Este curso te enseñará las habilidades que necesitas en tu equipo de datos y cómo puedes estructurar ese equipo para satisfacer las necesidades de tu organización.Este curso también te proporcionará una comprensión de las fuentes de datos que puede utilizar tu empresa y cómo almacenar, analizar y visualizar esos datos.
Comprender el flujo de trabajo de la Ciencia de Datos
Comenzarás con una introducción a la ciencia de datos para empresas, examinando el flujo de trabajo de la ciencia de datos y cómo aplicarlo a problemas del mundo real. También explorarás cómo funciona la recogida de datos, viendo cómo puedes obtenerlos y almacenarlos.Aprende a analizar y visualizar tus datos
También descubrirás formas de analizar y visualizar tus datos mediante cuadros de mando y pruebas A/B. Para concluir el curso, trataremos temas apasionantes del machine learning, como la agrupación, la predicción de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje profundo y la IA explicable.En el camino, aprenderás sobre una variedad de aplicaciones de la ciencia de datos en el mundo real y obtendrás una mejor comprensión de estos conceptos a través de ejercicios prácticos.
Se trata de una introducción ideal a la ciencia de datos para directivos, que te dará la oportunidad de conocer esta poderosa herramienta empresarial.
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Introducción a la Ciencia de Datos
GratuitoEmpezaremos 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 empresariales del mundo real. Terminaremos el capítulo conociendo formas de estructurar tu equipo de datos para satisfacer las necesidades de tu organización.
¿Qué es la Ciencia de Datos?50 xpFlujo de trabajo de segmentación de clientes100 xpConstruir un chatbot de atención al cliente100 xpMejorar los OKR50 xpAplicaciones de la Ciencia de Datos50 xpAsignación de proyectos de ciencia de datos100 xpInvestigación de inversiones50 xpCrear un equipo de ciencia de datos50 xpInterpretar un sprint de equipo50 xpEditar un anuncio de empleo50 xpAdecuación de las cualificaciones a los puestos de trabajo100 xpClasificar las tareas de datos100 xp - 2
Recogida y almacenamiento de datos
Ahora que entendemos el flujo de trabajo de la ciencia de datos, profundizaremos en el primer paso: la recopilación de datos. Conoceremos las distintas fuentes de datos de las que puede abastecerse tu empresa, y cómo almacenar esos datos una vez recopilados.
Fuentes de datos y riesgos50 xpClasificar los datos por seguridad100 xpCrear eventos de datos web50 xpProteger la IPI50 xpDatos solicitados50 xpIdentificar el objetivo de la pregunta100 xpValidar las opiniones de los grupos de discusión50 xpPuntuación del promotor neto50 xpRecoger datos adicionales50 xpOrdenar fuentes de datos100 xpFrecuencia del asma50 xpAlmacenamiento y recuperación de datos50 xpPlataformas en la nube50 xpConsultar una base de datos50 xp¿Qué tipo de base de datos?100 xp - 3
Análisis y visualización
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 potente herramienta de análisis que reduce el riesgo en la toma de decisiones.
Cuadros de mando50 xpClasificar los elementos del cuadro de mando50 xpMejorar un cuadro de mando50 xpElegir el salpicadero adecuado100 xpAnálisis ad hoc50 xpRellenar una solicitud ad hoc50 xpClasificar las solicitudes100 xpPruebas A/B50 xpCrear un flujo de trabajo de pruebas A/B100 xpTamaño de la muestra50 xpResultados intermedios50 xp - 4
Predicción
En este último capítulo, hablaremos del tema más de moda en la ciencia de datos: ¡el machine learning! Cubriremos el machine learning supervisado y no supervisado, y la agrupación. A continuación, pasaremos a temas especiales de machine learning, como la predicción de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje profundo y la IA explicable.
Machine learning supervisado50 xpCuándo utilizar el aprendizaje supervisado100 xpCaracterísticas y etiquetas50 xpEvaluación del modelo50 xpAgrupación50 xpSupervisado vs. no supervisado100 xpSelección del tamaño del racimo50 xpTemas especiales en Machine learning50 xpClasificación de las tareas de machine learning100 xpAnálisis de Sentimiento50 xpAprendizaje profundo e IA explicable50 xpEncontrar la solución correcta100 xp¿Debería utilizar el Aprendizaje Profundo?50 xp
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