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

Resumen

Explore el Proceso de Ciencia de Datos en Equipo (TDSP) para la analítica predictiva eficiente y la integración de IA en los procesos empresariales, centrándose en la metodología ágil y las estrategias de implementación prácticas.

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