Analítica de Datos y Sistemas Predictivos - IS281 - 202302
Descripción del Articulo
Descripción: En la actualidad, las organizaciones almacenan grandes cantidades de datos en formato digital que dificultan obtener patrones para tomar las decisiones de negocio correctas. Los diferentes algoritmos de Machine Learning toman importancia para atender esta necesidad debido a que permiten...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | informe técnico |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
| Repositorio: | UPC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/681902 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/681902 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | IS281 |
| Sumario: | Descripción: En la actualidad, las organizaciones almacenan grandes cantidades de datos en formato digital que dificultan obtener patrones para tomar las decisiones de negocio correctas. Los diferentes algoritmos de Machine Learning toman importancia para atender esta necesidad debido a que permiten obtener patrones a partir de los datos de manera automática. En el presente cuso se realiza una revisión y exploración de los algoritmos de Machine Learning con el objetivo de revisar sus aplicaciones para resolver problemas del mundo real. El curso contribuye directamente al desarrollo de la competencia específica Abet 1 - Solución de problemas (nivel 2) y la competencia general Uso de la información para el pensamiento crítico. Propósito: El curso de Analítica de datos y Sistemas predictivos ha sido diseñado con el propósito de permitir al estudiante desarrollar un proyecto aplicando algoritmos de Machine Learning para resolver problemas reales de las organizaciones. |
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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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