📊Inteligencia artificial en ciencia de datos y análisis

Tecnología y datos · 11 unidad · gratis, sin membresía

1 Introducción a la inteligencia artificial en ciencia y análisis de datos: flujo de trabajo, roles, límites, validación y ética

2 Recopilación de datos y comprensión de las fuentes: esquema, muestreo, calidad y conciencia de fugas

3 Limpieza y preprocesamiento de datos: valor faltante, valor atípico y conversión de tipo

4 Análisis exploratorio de datos (EDA): distribuciones, relaciones y conocimientos iniciales

5 Ingeniería de funciones: generar variantes, codificar, escalar y evitar fugas

6 Construcción de modelos: definición de problemas, selección de algoritmos y división de entrenamiento/prueba

7 Evaluación de modelos: métricas, validación cruzada y aprendizaje extremo

8 Visualización y narración de historias: gráficos precisos, gráficos honestos

9 Generación de código: análisis asistido por IA con Python (pandas) y SQL

10 Fuga de datos y reproducibilidad: desastres silenciosos y disciplina

11 Fundación MLOps, Ética, Privacidad y Análisis Responsable

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