Lo que necesitas saber antes de
que comiences
Comienza 29 June 2025 08:15
Termina 29 June 2025
3 hours 5 minutes
Actualización opcional disponible
Not Specified
Progreso a tu propio ritmo
Paid Course
Actualización opcional disponible
Resumen
Aprenda los conceptos básicos de análisis de datos, IA, inteligencia empresarial, big data, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Lo que aprenderá:
Una breve reseña de la historia del análisis de datos, desde las estadísticas medievales hasta las técnicas sofisticadas desarrolladas por empresas como Google y Microsoft.
Una mirada a los almacenes de datos, que están creciendo exponencialmente, y los desafíos de gestionar el "big data". Comprensión de la minería de datos:
qué implica, diferentes enfoques y quién está liderando el camino.
Una discusión en dos partes sobre inteligencia empresarial, incluyendo los principios de un diseño de tablero sólido y la presentación de datos. Las diferencias clave entre los cuatro tipos de análisis—diagnóstico, descriptivo, predictivo y prescriptivo.
Una visión general de procesos y modelos analíticos específicos. Una primera mirada a la IA, su evolución, sus funciones y lo que puede hacer por las empresas hoy en día.
Una exploración del aprendizaje automático:
cómo los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con poca intervención humana. Un estudio de las tecnologías de aprendizaje profundo, que incluye una variedad de redes neuronales.
Una visión general de las técnicas más importantes de modelado de datos de aprendizaje automático. Una evaluación práctica y honesta del panorama analítico y de IA hoy y en el futuro, incluyendo el tremendo potencial y los posibles obstáculos.
Recursos para continuar estudiando estos temas. **Este curso incluye archivos de ejercicio descargables para trabajar**. El almacén de datos más rico es sólo tan bueno como su capacidad para buscar, clasificar, analizar y presentar los datos dentro de él.
Este curso de nivel introductorio ofrecerá a los estudiantes una visión general amplia de la teoría y la práctica del análisis de datos y las muchas formas en que la inteligencia artificial (IA) contribuye a ello. Su instructor comenzará con una breve historia del análisis de datos y luego avanzará en discusiones sobre almacenes de datos, minería de datos, inteligencia empresarial, aprendizaje automático y otras técnicas emergentes de IA para dar sentido al big data.
Los estudiantes aprenderán cómo se capturan, limpian, analizan y presentan los datos en tableros de inteligencia empresarial que cautivan y persuaden a una audiencia. "Es un error capital teorizar antes de tener datos", dijo una vez Sherlock Holmes. Ya sea que esté investigando el análisis como un posible movimiento de carrera o desee comprender mejor la terminología que encuentra con creciente frecuencia en sus círculos profesionales, este curso le dará la base que está buscando.
Este programa incluye 3 horas de instrucción y una evaluación basada en la práctica, que ayudará a los estudiantes a simular escenarios de análisis de datos del mundo real que son críticos para el éxito en el lugar de trabajo cada vez más complejo de hoy en día. Los estudiantes obtendrán:
Una breve reseña de la historia del análisis de datos, desde las estadísticas medievales hasta las técnicas sofisticadas desarrolladas por empresas como Google y Microsoft.
Una mirada a los almacenes de datos, que están creciendo exponencialmente, y los desafíos de gestionar el "big data". Comprensión de la minería de datos:
qué implica, diferentes enfoques y quién está liderando el camino.
Una discusión en dos partes sobre inteligencia empresarial, incluyendo los principios de un diseño de tablero sólido y la presentación de datos. Las diferencias clave entre los cuatro tipos de análisis—diagnóstico, descriptivo, predictivo y prescriptivo—y cómo se relacionan y construyen unos sobre otros, y cómo se aplican a varias industrias.
Una visión general de procesos y modelos analíticos específicos. Una primera mirada a la IA, su evolución, sus funciones y lo que puede hacer por las empresas hoy en día.
Una exploración del aprendizaje automático:
cómo los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con poca intervención humana. Un estudio de las tecnologías de aprendizaje profundo, que incluye una variedad de redes neuronales.
Una visión general de las técnicas más importantes de modelado de datos de aprendizaje automático. Una evaluación práctica y honesta del panorama analítico y de IA hoy y en el futuro, incluyendo el tremendo potencial y los posibles obstáculos.
Recursos para continuar estudiando estos temas. Este curso incluye:
3 horas de tutoriales en video 20 videoconferencias individuales Archivos del curso y ejercicios para seguir Certificado de finalización.
Programa de estudio
- Introducción a la Analítica de Datos y la Inteligencia Artificial
- Fundamentos de la Analítica de Datos
- Estadísticas Básicas para el Análisis de Datos
- Toma de Decisiones Basada en Datos
- Introducción a los Conceptos de IA
- Fundamentos del Aprendizaje Automático
- Herramientas y Plataformas para la Analítica de Datos y la IA
- Ejercicios Prácticos y Estudios de Caso
- Consideraciones Éticas en la Ciencia de Datos y la IA
- Conclusión y Próximos Pasos
Enseñado por
Simon Sez IT
Asignaturas
Ciencia de Datos
