Apesar do recente aumento do poder da computação e do acesso a dados nas últimas décadas, nossa capacidade de usar os dados em um processo de decisão é frequentemente perdida ou não maximizada. Não temos uma compreensão sólida da pergunta que está sendo feita e como aplicar os dados corretamente à questão.

Metodologia de Ciência de Dados
IBM课程信息
您将获得的技能
- Data Model
- Outlier
- Average
- Sample Size Determination
提供方

IBM
IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.
授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么
Do problema à abordagem e dos requisitos à coleta
Neste módulo, você aprenderá por que estamos interessados na ciência de dados, o que é uma metodologia e por que cientistas de dados precisam de metodologia. Você também aprenderá sobre a metodologia de ciência de dados e seu fluxograma. Você aprenderá sobre as duas primeiras etapas da metodologia de ciência de dados, a Compreensão de dados e a Abordagem analítica. Por fim, em uma sessão no laboratório, você também aprenderá como concluir as etapas de Compreensão de negócios, Abordagem analítica, Requisitos de dados e Coleta de dados relativas a qualquer problema de ciência de dados.
Da compreensão à preparação e da modelagem à avaliação
Neste módulo, você aprenderá como entender, preparar e limpar os dados. Você também aprenderá sobre o propósito da modelagem de dados e algumas características do processo de modelagem. Por fim, em uma sessão no laboratório, você também aprenderá como concluir as etapas de Compreensão de dados, Preparação de dados, bem como as etapas de Modelagem e Avaliação de modelagem relativas a qualquer problema de ciência de dados.
Da implementação ao feedback
Neste módulo, você aprenderá o que acontece quando um modelo é implementado e por que o feedback é importante. Além disso, ao concluir uma tarefa revisada por pares, você demonstrará sua compreensão da metalogia de ciência de dados ao aplicá-la a um problema definido por você.
常见问题
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