Ciencia de datos de IA

La IA parece ser común hoy en día, como el personaje de IA, el generador de IA, el chat de IA y la imagen o foto de IA. Comprender "¿Qué es la IA?", como el aprendizaje automático y la ciencia de datos, puede ser lo más fundamental para poder vivir en el entorno de la IA. "¿Qué es la ciencia de datos?" con significado de ciencia de datos y "¿Qué son los datos?" con el análisis de datos pueden ser preguntas iniciales, posiblemente para comenzar con la ciencia de datos o el análisis de datos y posiblemente hacia el científico de datos o el analista de datos. Además, es posible que también sea necesario comenzar a comprender Python Data Science o Python Library (* Python es una marca registrada de Python Software Foundation) para posiblemente convertirse en científico de datos o analista de datos. La ingeniería de ciencia de datos o la ingeniería de datos puede ser uno de los factores de éxito en el entorno de la IA.

¿Te gustaría poder vivir en el entorno de la IA?

¿Le gustaría iniciarse en la ciencia de datos?

¿Le gustaría convertirse en científico de datos?

Estas aplicaciones pueden ayudar a lo siguiente:

- comprender más sobre la IA para poder vivir en el entorno de la IA

- posiblemente inicio de ciencia de datos

- posiblemente comenzando hacia el científico de datos

Estas aplicaciones pueden tener las siguientes ventajas:

- Es posible que encuentres más diversión con un enfoque esquemático.

- Es posible que encuentre información útil para referencia futura cuando sea apropiado.

- Una sola entidad une los temas en las aplicaciones

- Accede fácilmente al concepto en las Aplicaciones.

El contenido de estas aplicaciones incluye lo siguiente:

1. ¿La ciencia de datos puede significar simplemente?

2. Propiedades de los datos en la ciencia de datos

3. Tipo de datos en ciencia de datos

4. ¿Dónde es posible que la informática ayude a la ciencia de datos?

5. ¿Dónde es posible que las estadísticas ayuden a la ciencia de datos?

6. ¿Dónde es posible que el aprendizaje automático, el algoritmo o el modelo ayuden a la ciencia de datos?

7. ¿Dónde es posible que el dominio empresarial ayude a la ciencia de datos?

8. ¿Qué podrías obtener de la ciencia de datos?

9. ¿Cómo empezar a abordar los datos en ciencia de datos? (Estudio de negocios)

10. ¿Cómo empezar a abordar los datos en ciencia de datos? (Visualización de datos)

11. ¿Cómo empezar a abordar los datos en ciencia de datos? (Diseño de modelo de datos)

12. ¿Cómo empezar a preparar datos en ciencia de datos? (Preparación de datos)

13. ¿Cómo empezar a preparar el modelado de datos en ciencia de datos? (Modelado de datos)

14. ¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?

15. ¿Posible relación entre la IA y el aprendizaje automático (ML)?

16. ¿Qué es posiblemente el aprendizaje profundo?

17. ¿Cuál es posiblemente la metodología del aprendizaje automático?

18. ¿Cómo predecir posiblemente por modelo?

19. ¿Cómo predecir posiblemente mediante algoritmo?

20. ¿Cuál es posiblemente el enfoque del aprendizaje automático?

21. ¿Qué es posiblemente el aprendizaje supervisado?

22. ¿Qué es posiblemente el aprendizaje no supervisado?

23. ¿Qué es posiblemente el aprendizaje por refuerzo?

24. ¿Posible relación entre modelo/algoritmo y enfoque en ML?

25. ¿Posible relación entre modelo/algoritmo y enfoque en ML? (Ejemplo)

26. ¿Cómo realizar posiblemente el modelado de datos?

27. ¿Cómo realizar posiblemente el modelado de datos? (Biblioteca de modelado de datos)

28. ¿Se puede considerar la biblioteca Python para el modelo/algoritmo?

29. ¿Qué es posiblemente la Evaluación de Modelos?

30. ¿Qué es posiblemente la Evaluación de Modelos? (Ejemplo de Métricas de Evaluación)

31. ¿Qué es posiblemente el Despliegue del Modelo?

32. ¿Cuál es posiblemente el flujo de proceso de implementación del modelo?

¿Ya has descargado estas aplicaciones de "Ciencia de datos de IA"?