Fundamentos de Ciencia de Datos: Trabajando con Datos en Azure ML

Los datos brutos rara vez están listos para el aprendizaje automático. Para construir modelos precisos, primero debe dominar el arte de la preparación, limpieza y estructuración de datos dentro de su entorno en la nube. Este curso basado en texto lo guiará a través de los conceptos esenciales del flujo de datos y la preparación de datos utilizando Azure Machine Learning (Azure ML). Pasará de manejar conjuntos de datos desordenados y no estructurados a curar canalizaciones de datos limpias y listas para modelos. En este curso, aprenderá a: * Comprender los tipos de datos principales, distinguiendo entre variables continuas y categóricas; * Limpiar conjuntos de datos identificando y eliminando valores repetidos, duplicados y valores atípicos extremos; * Aplicar técnicas de escalado y normalización para preparar características numéricas; * Configurar la ingesta de datos y gestionar flujos de datos seguros dentro del ecosistema de Azure ML; * Practicar la estructuración de activos de datos e implementar comprobaciones modernas de calidad de datos. Comenzando con definiciones fundamentales de calidad de datos y tipos de datos, el curso avanza a través de explicaciones escritas paso a paso de la limpieza de datos, la transformación y la integración de estos flujos procesados en canalizaciones en la nube. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, analistas y principiantes que buscan comprender la ingeniería de datos basada en la nube sin experiencia previa en aprendizaje automático. Comience a dominar sus flujos de trabajo de datos hoy mismo.