Descripción del curso
La analítica empresarial es una potente herramienta que se puede utilizar para tomar decisiones y construir estrategias de negocio. Hoy en día, las organizaciones generan grandes cantidades de datos. Las empresas utilizan esos datos para mejorar la eficiencia y la productividad, tomar mejores decisiones empresariales y aumentar la rentabilidad. Aquí es donde el análisis predictivo puede ser útil, pero funciona mejor cuando se prueba, verifica y mejora constantemente. La aleatorización y la paralelización son dos de las técnicas más importantes utilizadas en el análisis predictivo.
En estas lecciones aprenderá a optimizar el desempeño de algoritmos y modelos. También aprenderá conceptos vitales de gradiente, descenso e intuición, que se pueden utilizar para mejorar el desempeño de los algoritmos predictivos. También analizaremos la evaluación de modelos predictivos, que es esencial al crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Analizaremos varias formas de evaluar los modelos predictivos, incluida la validación cruzada, la validación de retención y las pruebas A / B.
Lo que aprenderás
- Optimizar la aleatorización y la paralelización para mejorar el desempeño del algoritmo
- Identificar herramientas para optimizar el desempeño del aprendizaje automático
- Aplicar los conceptos de gradiente, descenso e intuición para mejorar los algoritmos predictivos
- Evaluar modelos predictivos utilizando validación cruzada, validación de retención y pruebas A/B
- Explicar modelos predictivos y su papel en la implementación
Puntos clave
- El análisis empresarial utiliza los datos de una organización para mejorar la eficiencia y la productividad, tomar mejores decisiones e aumentar la rentabilidad.
- El análisis predictivo funciona mejor cuando se prueba, verifica y mejora constantemente.
- La aleatorización y la paralelización son dos de las técnicas más importantes utilizadas en el análisis predictivo.
- Evaluar modelos predictivos es esencial al construir e implementar modelos de aprendizaje automático.
- Los modelos predictivos se pueden evaluar de varias maneras, incluida la validación cruzada, la validación de retención y las pruebas A/B.
Preguntas frecuentes
¿Qué cubre este curso?
Cubre la optimización de la aleatorización y la paralelización, los conceptos de gradiente, descenso e intuición, y la evaluación de modelos predictivos a través de validación cruzada, validación de retención y pruebas A/B, con el objetivo de mejorar el desempeño de los algoritmos y modelos predictivos.
¿Qué aprenderé a hacer en este curso?
Aprenderás a optimizar el desempeño de los algoritmos y modelos, a identificar herramientas para optimizar el desempeño del aprendizaje automático y a evaluar modelos predictivos al construirlos e implementarlos.
¿Cómo está estructurado el curso?
El curso está organizado en lecciones: Introducción; Optimización de Aleatorización y Paralelización; Gradiente, Descenso e Intuición; Evaluación de Modelos e Implementación; y Prueba Tu Conocimiento.
¿Por qué es importante evaluar modelos predictivos?
Evaluar modelos predictivos es esencial al construir e implementar modelos de aprendizaje automático, y el curso examina varias formas de evaluarlos, incluida la validación cruzada, la validación de retención y las pruebas A/B.
Certificaciones profesionales y Unidades de Educación Continua (CEUs)
Professional Development Units (PDUs): 0.25
KnowledgeCity ha sido evaluado y aprobado por el PMI® Authorized Training Partner Program (Programa de socios de capacitación autorizados). Los usuarios pueden mantener sus credenciales del PMI obteniendo PDUs de los cursos calificados de KnowledgeCity en Gestión de Proyectos, Gestión Empresarial, Liderazgo y muchos otros.
Professional Development Credits (PDCs): 0.25
KnowledgeCity está aprobado por la SHRM como proveedor general de recertificación para ofrecer créditos de desarrollo profesional (PDC) SHRM-CP o SHRM-SCP. Al realizar los cursos aprobados por la SHRM, KnowledgeCity puede otorgar créditos de desarrollo profesional (PDC) de SHRM para programas de conocimientos y competencias de RRHH relacionados con el SHRM Body of Applied Skills and Knowledge™ (Conjunto de competencias y conocimientos aplicados )(SHRM BASK™).
