• Length:
    6 Weeks
  • Effort:
    3–4 hours per week
  • Price:

    FREE
    Add a Verified Certificate for $99 USD

  • Institution
  • Subject:
  • Level:
    Intermediate
  • Language:
    Español
  • Video Transcript:
    Español
  • Course Type:
    Self-paced on your time

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About this course

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Ahora que has tomado varios cursos sobre ciencia de datos y aprendizaje automático, es hora de pasar de la teoría a la práctica con un problema de datos que usa un escenario de la vida real. Los empleadores realmente se preocupan por lo bien que puedas aplicar tus conocimientos y habilidades para resolver problemas del mundo real y el trabajo que realizarás en este proyecto final te hará sobresalir en el mercado laboral.

En este proyecto final, explorarás conjuntos de datos en el sistema 311 de Nueva York, que utilizan los neoyorquinos para informar de problemas no urgentes con los que se encuentran. Al recibir dichos informes, varias agencias en Nueva York son asignadas para resolver estos problemas. Los datos relacionados con estas quejas están disponibles en el conjunto de datos abiertos de la ciudad de Nueva York. En la investigación, se puede ver que en los últimos años las quejas 311 presentadas al Departamento de Preservación y Desarrollo de la Vivienda en la ciudad de Nueva York han aumentado significativamente.

Tu tarea es encontrar las respuestas a algunas de las preguntas que ayudarían al Departamento de Preservación y Desarrollo de la Vivienda en la ciudad de Nueva York a abordar eficazmente las quejas del 311 que se les presentan. Deberás usar las técnicas que aprendiste en tus cursos anteriores de Python, ciencia de datos y aprendizaje automático, incluida la ingestión de datos, la exploración de datos, la visualización de datos, la ingeniería de características, el modelado probabilístico, la validación de modelos y más.

Al final de este curso, habrás utilizado herramientas de ciencia de datos del mundo real para crear un proyecto que puedas compartir y demostrar a los empleadores que estás preparado para el trabajo y que eres un candidato digno en el campo de la ciencia de datos.

What you'll learn

Skip What you'll learn

Aplicar tu conocimiento de la ciencia de datos y el aprendizaje automático a un escenario de la vida real

Analizar y visualizar datos usando Python

Realizar un ejercicio de ingeniería de características usando Python

Crear y validar un modelo predictivo de aprendizaje automático utilizando Python

Crear y compartir información procesable sobre problemas de datos de la vida real

Meet your instructors

Sourav Mazumder
Data Science Thought Leader
IBM
Linda Liu
Data Science Architect & Evangelist
IBM

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