Con este curso sobre ciencia de datos y modelos predictivos, mejorarás tus habilidades con la ciencia de datos. Aprenderá sobre el proceso de recopilación, procesamiento y evaluación de datos, y tendrá acceso a un sistema para practicar, ¡como un científico de datos!
Los trabajos de ciencia de datos son los más demandados hoy en día y ofrecen un sueldo interesante, su mediana es $110,000. El motivo es que apenas existen profesionales y personas que tengan el talento y las habilidades necesarias en este sector.
Este curso proporciona a los estudiantes conocimientos y habilidades prácticas para crear, probar e implementar modelos predictivos en un entorno empresarial.
Durante la primera semana, se le presenta el estudio de caso de negocios en el que se le pedirá que investigue la pérdida de clientes de una organización de telecomunicaciones. En el segundo, prepararás los datos y crearás un conjunto de datos analíticos, realizarás un análisis y aprenderás a codificarlos. En el tercero, desarrollarás un patrón de abandono, evaluarás su desempeño y aprenderás a ponerlo en funcionamiento. Luego, en la cuarta semana, aprenderá a monitorear y mantener un modelo, crear una segmentación y mejorar el rendimiento del modelo. Finalmente, en la semana cinco, será el momento de tomar y aprobar un examen breve.
La ciencia de datos es un tema complejo, pero este curso repasa los principios fundamentales.
Este curso ofrece OpenSAP, una plataforma de aprendizaje de SAP gratuita para todos los interesados en conocer las últimas innovaciones y cómo sobrevivir en la economía digital. Los MOOC de openSAP Enterprise son cursos completos y los estudiantes pueden obtener un certificado para demostrar los conocimientos que han adquirido. Existen oportunidades de aprendizaje complementarias en forma de podcasts y microaprendizaje.
¿Para quién es el curso de ciencia de datos y modelos predictivos?
Este curso es para cualquier persona con una comprensión básica del mundo de los datos, matemáticas simples y análisis de datos.
Se recomienda tener algunos información y experiencia previa en ciencia de datos antes de comenzar el curso. También es conveniente disponer de un ordenador con conexión estable a Web para poder realizar los contenidos del curso de forma autónoma. en línea. Para llevarlo a cabo, además, deberás disponer de un buen nivel de ingles, ya que el curso se imparte en este idioma (ver cursos de inglés gratuitos). Sin embargo, tiene subtítulos generados automáticamente en otros idiomas (alemán, francés y español).
¿Qué aprenderás en el curso de ciencia de datos y modelos predictivos?
Este curso es impartido por stuart clarke y puedes hacerlo a tu propio ritmo. Para obtener una comprensión más profunda de los procesos de análisis predictivo utilizados, le recomendamos que siga los ejercicios prácticos. Para ello, los sistemas necesarios y las instrucciones de instalación se proporcionan en la semana 1 de este curso.
Otro de los profesionales que colabora en el contenido de este curso es Antonio Chabert, quien es gerente de producto de SAP Predictive Analytics.
Tiene una duración de 4 semanas y deberás dedicar entre 3 y 4 horas cada uno de ellos para poder completarlo con éxito. Durante el mismo tendrás acceso a diferentes unidades de vídeo, foros de debate, autoevaluaciones, tareas semanales, exámenes…
Él estructura de contenido de este curso de analítica en la nube con SAP es la siguiente:
- Introducción al estudio de caso
- preparar y codificar datos
- Desarrollar, evaluar y implementar modelos
- Supervisar modelos y mejorar el rendimiento
- Prueba ultimate
Acceso al curso de ciencia de datos y modelos predictivos
Accede al curso de ciencia de datos y modelos predictivos impartido por OpenSAP. Tanto el registro como la participación se habilitan automáticamente. totalmente libre.
Después de inscribirte, tendrás acceso al curso. Además, puedes tener un registro de tus logros si obtienen al menos el 50% de la puntuación complete en las tareas calificadas. Si quieres una confirmación de tu participación, tendrás que haber completado la mitad del materials del curso. Podrás añadir el certificado a tu perfil de LinkedIn.