Exploratory Data Analysis for Machine Learning

Resumen

Título:

Análisis Exploratorio de Datos para el Aprendizaje Automático

Descripción:

Inicia tu viaje en el Aprendizaje Automático con el primer curso del Certificado Profesional en Aprendizaje Automático de IBM, ofrecido a través de Coursera. Este curso fundamental te capacita para apreciar el rol crítico de datos de alta calidad en los procesos de aprendizaje automático.

Dominarás varias técnicas para extraer, limpiar y preparar tus datos de manera efectiva. El curso cubre habilidades esenciales incluyendo ingeniería de características, manejo de diferentes tipos de datos, gestión de valores faltantes e identificación de valores atípicos.

También explorarás la importancia de la escalación de características e implementarás numerosas técnicas de escalación. Al concluir el curso, serás experto en obtener datos de diversas fuentes como bases de datos SQL y NoSQL, APIs y entornos en la nube.

Objetivos de Aprendizaje:

• Recuperar datos de varias fuentes incluyendo SQL, NoSQL, APIs y la nube
• Comprender y emplear técnicas de ingeniería y selección de características
• Gestionar características categóricas y ordinales junto con datos faltantes
• Implementar métodos para la detección y gestión de valores atípicos
• Reconocer la importancia de la escalación de características y aplicar múltiples métodos de escalado

Público Objetivo:

Este curso es ideal para aspirantes a científicos de datos que quieren adquirir conocimientos prácticos en Aprendizaje Automático e IA dentro de un contexto empresarial.

Prerrequisitos:

Los participantes deben tener experiencia en programación con Python, y conocimientos básicos de Cálculo, Álgebra Lineal, Probabilidad y Estadística.

Proveedor:

Coursera

Categorías:

Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Análisis de Datos, Cursos de Visualización de Datos, Cursos de Limpieza de Datos

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Enseñado por

Mark J Grover and Miguel Maldonado

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Asignaturas