Data Science II - Analyst - AP315 - 202102
Descripción del Articulo
El curso Data Science II Analyst es de carácter teórico-práctico dirigido a los estudiantes de noveno ciclo de las carreras de la Facultad de Negocios. En este curso explorará algunos de los aspectos básicos de las técnicas de minería de datos y aprendizaje automático que se utilizan para analizar d...
Autores: | , , , |
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Formato: | informe técnico |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/662376 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/662376 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | AP315 |
Sumario: | El curso Data Science II Analyst es de carácter teórico-práctico dirigido a los estudiantes de noveno ciclo de las carreras de la Facultad de Negocios. En este curso explorará algunos de los aspectos básicos de las técnicas de minería de datos y aprendizaje automático que se utilizan para analizar datos, y verá algunos ejemplos de aplicaciones a situaciones reales en el ámbito de los negocios. Se abordará la estadística descriptiva y su utilidad para alcanzar metas comerciales, visualizar datos y determinar qué pueden significar las correlaciones en datos para metas comerciales determinadas. Utilizará la regresión lineal para predecir resultados en situaciones reales del ámbito de los negocios. También tendrá la oportunidad de ver cómo usar Python para aplicar una regresión lineal a un conjunto de datos. Examinará los algoritmos de aprendizaje automático que pueden predecir la clase de una variable categórica. Explorará la aplicación de técnicas de aprendizaje automático no supervisado. Tendrá la oportunidad de examinar los datos y considerar cómo aplicar técnicas de aprendizaje automático para alcanzar metas comerciales específicas. El curso promueve el desarrollo de las competencias generales de Pensamiento Crítico y Manejo de la información en nivel 3. Tiene como pre-requisito el curso Data Science Foundations AP259. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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