Capacitación en ciencia de datos, ciencia de datos: aprendizaje automático con Python

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CIENCIA DE LOS DATOS:

La necesidad de su almacenamiento también creció cuando el mundo entró en la era de los grandes datos. El enfoque principal de las empresas fue construir un marco y soluciones para almacenar datos. cuando marcos como Hadoop resolvieron el problema del almacenamiento, el procesamiento de estos datos se convirtió en un desafío. La ciencia de datos comenzó a desempeñar un papel vital para resolver este problema. La ciencia de datos es el futuro de la inteligencia artificial, ya que puede agregar valor a su negocio.

Con el objetivo de descubrir patrones ocultos a partir de los datos sin procesar, Data Science tiene una combinación de varias herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático. El curso de ciencia de datos explica cómo procesar el historial de los datos. Data Science realiza el análisis mediante el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático para identificar la ocurrencia de un evento en particular. La ciencia de datos observa los datos desde muchos ángulos, a veces desde ángulos que no se conocían antes. La ciencia de datos se utiliza para tomar decisiones y hacer predicciones mediante el análisis causal predictivo, el análisis prescriptivo y el aprendizaje automático.

• Análisis causal predictivo: este modelo se usa para predecir las posibilidades de que ocurra un evento en particular en el futuro. Por ejemplo, si está proporcionando dinero a crédito, entonces el asunto de que los clientes realicen pagos de crédito futuros a tiempo es una preocupación para usted. Podemos construir un modelo para predecir si los pagos futuros serán puntuales o no utilizando el historial del cliente.

• Analítica prescriptiva: Este es un modelo que tiene la inteligencia y la capacidad de tomar sus propias decisiones con parámetros dinámicos.

podemos ejecutar algoritmos en los datos para aportarles inteligencia. Con el modelo de análisis prescriptivo, puede permitir que su automóvil tome decisiones como cuándo girar, qué camino tomar, cuándo reducir la velocidad o acelerar.

• Aprendizaje automático para hacer predicciones: puede construir un modelo para determinar la tendencia futura de una empresa financiera utilizando lo transaccional bajo el paradigma de aprendizaje supervisado. se puede entrenar un modelo de detección de fraude utilizando un registro histórico de compras fraudulentas entrenando sus máquinas.

• Aprendizaje automático para el descubrimiento de patrones: este es el modelo no supervisado en el que no tiene etiquetas predefinidas para agrupar. El patrón más común es el agrupamiento. Para establecer una red colocando torres en una región, podemos usar la técnica de agrupamiento para encontrar las ubicaciones de las torres que garantizarán que todos los usuarios reciban una intensidad de señal óptima.

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