Ciencia de Datos para Negocios - Proceso de Ciencia de Datos Repetible y Objetivo

Resumen

Desbloquee el potencial de la ciencia de datos en su negocio comprendiendo el Proceso de Ciencia de Datos en Equipo (TDSP). Esta guía integral se centra en incorporar la analítica predictiva y la IA en procesos empresariales mediante metodologías ágiles y estrategias prácticas.

Ya sea que esté en el campo de los cursos de inteligencia artificial o asistiendo a charlas de conferencias, este contenido proporciona valiosas ideas para optimizar sus estrategias de datos.

Programa de estudio

• Introducción a la Ciencia de Datos para Negocios
Panorama de Ciencia de Datos e IA en Negocios
Importancia de un Proceso Repetible y Objetivo
• Comprensión del Proceso de Ciencia de Datos del Equipo (TDSP)
Principios Clave del TDSP
El Ciclo de Vida del TDSP
• Comprensión y Planificación del Negocio
Definición de Problemas del Negocio
Desarrollo de un Plan de Proyecto y Métricas
• Adquisición y Comprensión de Datos
Técnicas para la Recolección de Datos
Limpieza y Preprocesamiento de Datos
• Modelado e Implementación
Selección de Técnicas de Modelado Apropiadas
Construcción y Prueba de Modelos Predictivos
Implementación de Modelos en Escenarios de Negocio
• Evaluación y Despliegue
Métricas de Evaluación de Modelos
Estrategias para el Despliegue y Monitoreo de Modelos
• Metodología Ágil en Ciencia de Datos
Aplicando Principios Ágiles al TDSP
Desarrollo Iterativo y Mejora Continua
• Estrategias Prácticas de Implementación
Estudios de Caso de Implementaciones Exitosas
Superación de Desafíos Comunes en Negocios
• Ética y Gobernanza en Ciencia de Datos
Asegurando la Privacidad de Datos y Cumplimiento
Establecimiento de Equidad y Mitigación de Sesgos
• Revisión y Tendencias Futuras
Resumen del TDSP
Tendencias Emergentes en Ciencia de Datos para Negocios

---

Asignaturas

Charlas de conferencia