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Crea un proyecto que puedas usar para mostrar tus habilidades de ciencia de datos a posibles empleadores. Aplica varias técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para analizar y visualizar un conjunto de datos que use un escenario empresarial de la vida real y construye un modelo predictivo.
Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
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.
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
● 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
Who can take this course?
Unfortunately, learners residing in one or more of the following countries or regions will not be able to register for this course: Iran, Cuba and the Crimea region of Ukraine. While edX has sought licenses from the U.S. Office of Foreign Assets Control (OFAC) to offer our courses to learners in these countries and regions, the licenses we have received are not broad enough to allow us to offer this course in all locations. edX truly regrets that U.S. sanctions prevent us from offering all of our courses to everyone, no matter where they live.
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