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Ciencia de datos y aprendizaje automático — Curso Capstone

  • Job DurationedX
  • Job Duration6 weeks long, 3-4 hours a week
  • Job DurationFree Online Course (Audit)

Project detail


Overview

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.

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