24 horas de prácticaEn este módulo, los estudiantes se pondrán en el papel de un
científico de datos real que tiene que resolver un problema. Seguirán las indicaciones del instructor y recorrerán los pasos que sigue un científico de datos: desde la obtención de datos y la descripción del problema hasta su resolución.
Esta disciplina, también conocida como ciencia de datos, es una de las ramas de la informática que ha florecido en la última década y sirve de base para muchas de las facilidades que ofrece internet hoy en día. Está estrechamente relacionada con conceptos tan populares como la
inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el big data, la predicción o el aprendizaje profundo, entre otros. Es un área en la que grandes empresas como Google, Facebook, Amazon, Apple, IBM, Microsoft y otras están invirtiendo considerables cantidades de dinero.
Tras completar el módulo, los alumnos
aprenderán:
- Diferite metode de structurare a datelor
- Diferite tipuri de date cu avantaje și dezavantaje
- Cum să exploreze un set de date și ce criterii să ia în considerare
- Algoritmi de prognozare simpli (arbore de decizie, Random Forest, SVM, KNN)
- Conceptul de statistică pentru interpretarea rezultatelor
- Algoritmi simpli de clusterizare / grupare (K-Means, DBScan) cu avantaje și dezavantaje
- Modalități de prezentare a rezultatelor și tipuri simple de grafice
- Soft skills: lucru cu informații, gestionarea atenției și înțelegerea propriei sarcini într-un mediu de lucru în echipă