Información administrativa
| Título | Presentación de datos estadísticos |
| Duración | 150 |
| Módulo | D |
| Tipo de lección | Practico |
| Enfoque | Investigación ética en la práctica |
| Tema | Literatura |
Keywords
Limpieza de datos, representación de datos, visualización,
Objetivos de aprendizaje
- Comprender y demostrar la representación de datos para el modelado de IA y ML
- Aplicar una gama de técnicas de trazado para visualizar datos
- Ser capaz de verificar la equidad, manejar valores atípicos y datos faltantes
Preparación prevista
Eventos de aprendizaje que se completarán antes
Obligatorio para los estudiantes
Opcional para estudiantes
- Ninguno
Referencias y antecedentes para estudiantes
Recomendado para profesores
Material didáctico
Ninguno.
Instrucciones para profesores
Revise el esquema del plan de lecciones para las instrucciones a los estudiantes. Este ejercicio es adecuado para el conjunto de datos que contiene una mezcla de tipos de datos numéricos y categóricos. Los métodos de representación de datos varían en conjuntos de datos que contienen imágenes, texto, audio, etc.
Esquema
| Duración | Descripción | Conceptos |
|---|---|---|
| 15 min | Proporcionar una descripción de las tareas para lo práctico. | Revisión de estadísticas descriptivas para un conjunto de datos que contiene datos numéricos y categóricos |
| 70 min | Trazado y limpieza básica de datos | Falta de datos, buenas prácticas de datos, centro y difusión, trazado básico, codificación de datos |
| 70 min | Visualización e Investigación Inicial | Facetas de Google, verificación de equidad, sesgos |
| 15 min | Conclusión, preguntas y respuestas | Resumen |
Reconocimientos
El programa de maestría en IA centrada en el ser humano fue cofinanciado por el Mecanismo «Conectar Europa» de la Unión Europea en virtud de la subvención «CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068».
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