Curso de ciencia de datos

General Assembly

Descripción del programa

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Curso de ciencia de datos

General Assembly

Habilidades

Utilice Python para minar conjuntos de datos y predecir patrones.

Estándar de producción

Cree modelos estadísticos, regresión y clasificación, que generen información utilizable a partir de datos brutos.

El panorama

Domine los conceptos básicos del aprendizaje automático y aproveche el poder de los datos para pronosticar lo que viene después.

Conozca a su equipo de soporte

Nuestra excelencia educativa es un esfuerzo de la comunidad. Cuando aprende en GA, siempre puede confiar en un equipo interno de expertos para brindarle orientación y apoyo, siempre que lo necesite.

Instructores

Aprenda los marcos, las herramientas, el vocabulario y las mejores prácticas de nivel industrial de un maestro cuyo trabajo diario implica usarlos de forma experta.

Enseñando asistentes

Tomar nuevo material no siempre es fácil. A través del horario de atención y otros canales, nuestros TA están aquí para brindarle respuestas, sugerencias y más.

Productores del curso

Nuestros alumnos adoran a los Productores de Cursos, quienes los mantuvieron motivados durante todo el curso. Puede comunicarse con los suyos para obtener asistencia en cualquier momento.

Vea lo que aprenderá

Unidad 1: Diseño de investigación y análisis de datos exploratorios

  • Qué es Data Science
    • Describir el programa del curso y establecer el ambiente del aula
    • Responda las preguntas: "¿Qué es Data Science? ¿Qué roles existen en Data Science?"
    • Definir el flujo de trabajo, las herramientas y los enfoques que utilizan los científicos de datos para analizar datos
  • Diseño de investigación y pandas
  • Defina un problema e identifique los conjuntos de datos apropiados utilizando el flujo de trabajo de ciencia de datos
  • Recorrer el flujo de trabajo de ciencia de datos utilizando un estudio de caso en la biblioteca Pandas
  • Importe, formatee y limpie datos utilizando la Biblioteca Pandas
  • Estadísticas Fundamentales I
  • Use las bibliotecas NumPy y Pandas para analizar conjuntos de datos usando estadísticas de resumen básicas: media, mediana, modo, máximo, mínimo, cuartil, intercuartil, rango, varianza, desviación estándar y correlación
  • Cree visualización de datos: diagramas de dispersión, matriz de dispersión, gráfico de líneas, borrones de cuadro e histogramas, para discernir características y tendencias en un conjunto de datos
  • Identificar una distribución normal dentro de un conjunto de datos usando estadísticas de resumen y visualización
  • Estadísticas Fundamentales II
  • Explica la diferencia entre causalidad vs. correlación
  • Pruebe una hipótesis dentro de un estudio de caso de muestra
  • Valide sus hallazgos usando análisis estadísticos (valores de p, intervalos de confianza)
  • La elección del instructor
  • Centrarse en un tema seleccionado por el instructor / clase con el fin de proporcionar una visión más profunda en el análisis de datos exploratorios

Unidad 2: Fundamentos del modelado de datos

  • Introducción a la regresión
    • Definir modelado de datos y regresión lineal
    • Diferenciar entre variables categóricas y continuas
    • Cree un modelo de regresión lineal utilizando un conjunto de datos que cumpla con la suposición de linealidad utilizando la biblioteca scikit-learn
  • Evaluación del ajuste del modelo
  • Definir métricas de regularización, sesgo y errores;
  • Evaluar el ajuste del modelo mediante el uso de funciones de pérdida que incluyen error absoluto medio, error cuadrático medio, error cuadrático medio
  • Seleccionar métodos de regresión basados ​​en ajuste y complejidad
  • Introducción a la clasificación
  • Definir un modelo de clasificación
  • Crea un K-Nearest Neighbors usando la biblioteca scikit-learn
  • Evalúa y ajusta el modelo usando métricas como la precisión de clasificación / error
  • Introducción a la regresión logística
  • Cree un modelo de clasificación de regresión logística utilizando la biblioteca scikit learn
  • Describa la función sigmoidea, las probabilidades y los odds ratios y cómo se relacionan con la regresión logística
  • Evaluar un modelo utilizando métricas como la precisión de clasificación / error, la matriz de confusión, las curvas ROC / AOC y las funciones de pérdida
  • Comunica los resultados de la regresión logística
  • Explicar el equilibrio entre la precisión y el recuerdo de un modelo y articular el costo de los falsos positivos frente a los falsos negativos.
  • Identificar los componentes de un informe conciso y convincente y cómo se relacionan con las audiencias / partes interesadas específicas
  • Describa la diferencia entre visualización para presentaciones frente a análisis de datos exploratorios
  • Sesión de clase flexible
  • Concéntrese en un tema seleccionado por el instructor / clase con el fin de proporcionar una visión más profunda sobre el modelado de datos

Unidad 3: Ciencia de datos en el mundo real

  • Árboles de decisión y bosque aleatorio
    • Describe la diferencia entre árboles de clasificación y regresión y cómo interpretar estos modelos
    • Explicar y comunicar las ventajas y desventajas de los árboles de decisión frente a los modelos de regresión
    • Construya árboles de decisión y bosques aleatorios usando la biblioteca scikit-learn
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Demuestre cómo tokenizar texto en lenguaje natural usando NLTK
  • Categorizar y etiquetar datos de texto no estructurados
  • Explicar cómo construir un modelo de clasificación de texto usando NLTK
  • Reducción de dimensionalidad
  • Explicar cómo realizar una reducción dimensional usando modelos de temas
  • Demuestre cómo refinar los datos utilizando la asignación de dirichlet latente (LDA)
  • Extraer información de un conjunto de datos de texto de muestra
  • Trabajando con datos de series de tiempo
  • Explique por qué los datos de series temporales son diferentes a otros datos y cómo explicarlos
  • Crear datos de series continuas y trazar series de tiempo utilizando la biblioteca Pandas
  • Realice la autocorrelación en datos de series de tiempo
  • Crear modelos con datos de series de tiempo
  • Descomponer datos de series de tiempo en componentes de tendencias y residuales
  • Validar y validar de forma cruzada datos de diferentes conjuntos de datos
  • Use el modelo ARIMA para pronosticar y detectar tendencias en datos de series de tiempo
  • El valor de las bases de datos
  • Describir los casos de uso para diferentes tipos de bases de datos
  • Explicar las diferencias entre bases de datos relacionales y bases de datos basadas en documentos
  • Escribe consultas de selección simples para extraer datos de una base de datos y usarlos dentro de Pandas
  • Avanzando con su carrera de ciencia de datos
  • Especificar modelos comunes utilizados en diferentes industrias
  • Identificar los casos de uso para modelos comunes
  • Discuta los próximos pasos y recursos adicionales para el aprendizaje de ciencia de datos
  • Sesión de clase flexible
  • Concéntrese en un tema seleccionado por el instructor / clase para proporcionar una visión más profunda de la ciencia de datos en el mundo real
  • Presentaciones finales
  • Presente la presentación final a los compañeros, el instructor y los panelistas invitados que identificarán las fortalezas y las áreas de mejora

Opciones de financiamiento

¿Necesitas asistencia de pago? Nuestras opciones de financiación le permiten centrarse en sus objetivos en lugar de las barreras que le impiden alcanzarlos.

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Solicite un préstamo sin intereses hasta por 18 meses o un préstamo con tasa fija de hasta 48 meses.⁵⁵Debe ser ciudadano de Hong Kong o residente permanente.
Las opciones de financiamiento difieren en cada mercado y solo están disponibles para los estudiantes aceptados en nuestros programas.
Póngase en contacto con un oficial de admisiones local para obtener más información.

Esta institución educativa ofrece programas en:
  • Inglés


Última actualización January 17, 2018
Duración y Precio
Este curso es En campus
Start Date
Fecha de inicio
enero 2019
feb. 2019
Duration
Duración
10 semanas
Tiempo Parcial
Price
Precio
3,950 USD
Information
Deadline
Locations
Australia - Sídney, Nueva Gales del Sur
Fecha de inicio : enero 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Australia - Brisbane, Queensland
Fecha de inicio : enero 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Australia - Melbourne, Victoria
Fecha de inicio : enero 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Hong Kong - Hong Kong
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Singapore - Singapur
Fecha de inicio : agosto 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Arlington, Virginia
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Los Ángeles, California
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - San Francisco, California
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Denver, Colorado
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Washington D. C., Distrito de Columbia
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Atlanta, Georgia
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Chicago, Illinois
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Irvine, California
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Boston, Massachusetts
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Nueva York, Nueva York
Fecha de inicio : feb. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Fecha de inicio : marzo 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Fecha de inicio : abr. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Providence, Rhode Island
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - San José, California
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Santa Mónica, California
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Seattle, Distrito de Columbia
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Austin, Texas
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Dallas, Texas
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - USA Online
Fecha de inicio : sept. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
United Kingdom - Londres, Inglaterra
Fecha de inicio : agosto 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Dates
enero 2019
Australia - Brisbane, Queensland
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Australia - Melbourne, Victoria
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Australia - Sídney, Nueva Gales del Sur
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
feb. 2019
USA - Nueva York, Nueva York
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
marzo 2019
USA - Nueva York, Nueva York
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
abr. 2019
USA - Nueva York, Nueva York
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
agosto 2019
United Kingdom - Londres, Inglaterra
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Singapore - Singapur
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
sept. 2019
USA - Atlanta, Georgia
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Austin, Texas
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Boston, Massachusetts
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Chicago, Illinois
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Dallas, Texas
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Denver, Colorado
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Los Ángeles, California
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Santa Mónica, California
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Irvine, California
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Nueva York, Nueva York
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Providence, Rhode Island
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - San Francisco, California
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - San José, California
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Seattle, Distrito de Columbia
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Washington D. C., Distrito de Columbia
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - Arlington, Virginia
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Hong Kong - Hong Kong
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
USA - USA Online
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto