Práctica de Ciencia de Datos de Principio a Fin con Knime

Resumen

El curso comienza con un enfoque de arriba hacia abajo para proyectos de ciencia de datos. El primer paso es cubrir las técnicas de gestión de proyectos de ciencia de datos y seguimos la metodología CRISP-DM con los 6 pasos siguientes:

Programa de estudio

• **Introducción a los Proyectos de Ciencia de Datos**
Visión general de la Ciencia de Datos
Importancia de la Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos
Introducción a la Metodología CRISP-DM
• **Entendimiento del Negocio**
Definición de Objetivos del Proyecto
Evaluación de la Viabilidad del Proyecto
Identificación de los Principales Interesados
Traducción de los Objetivos Empresariales en Objetivos de Ciencia de Datos
• **Entendimiento de los Datos**
Técnicas de Recolección de Datos
Exploración y Perfilado de Datos en Knime
Identificación de Problemas de Calidad de Datos
Visualización Inicial de Datos
• **Preparación de los Datos**
Limpieza y Preprocesamiento de Datos en Knime
Ingeniería de Características
Técnicas de Transformación de Datos
Manejo de Datos Faltantes y Valores Atípicos
• **Modelado**
Elección de Técnicas de Modelado Apropiadas
Construcción y Prueba de Modelos en Knime
Ajuste de Hiperparámetros
Estrategias de Validación Cruzada
• **Evaluación**
Métricas de Desempeño del Modelo
Validación y Evaluación de los Resultados del Modelo
Alineación con los Objetivos Empresariales
Interpretación de Resultados para los Interesados
• **Despliegue**
Estrategias de Despliegue del Modelo en Knime
Monitoreo y Mantenimiento del Modelo
Creación de un Flujo de Trabajo de Despliegue en Knime
• **Aplicación de Estudio de Caso**
Aplicación de CRISP-DM a un Escenario del Mundo Real
Trabajo en Proyectos en Equipo en Knime
Presentación de Resultados y Recomendaciones
• **Conclusión y Cierre del Curso**
Lecciones Aprendidas del Prácticum
Consejos para el Aprendizaje Continuo en Ciencia de Datos
Recursos para el Estudio Continuo en Knime y Ciencia de Datos

Enseñado por

Prof. Dr. Şadi Evren Şeker

Asignaturas

Ciencia de datos