Machine Learning de la A a la Z
¿Estás interesado en conocer a fondo el mundo del Machine Learning? Entonces este curso está diseñado especialmente para ti.
Este curso ha sido diseñado por Data Scientists profesionales para compartir nuestro conocimiento y ayudarte a aprender la teoría compleja, los algoritmos y librerías de programación de un modo fácil y sencillo.
En él te guiaremos paso a paso en el mundo del Machine Learning. Con cada clase desarrollarás nuevas habilidades y mejorarás tus conocimientos de esta complicada y lucrativa subrama del Data Science.
Este curso es divertido y ameno, pero al mismo tiempo todo un reto, pues tenemos mucho Machine Learning por aprender. Lo hemos estructurado del siguiente modo:
Partes del curso
1ª Parte – Preprocesamiento de datos
2ª Parte – Regresión
3ª Parte – Clasificación
4ª Parte – Clustering
5ª Parte – Aprendizaje por Reglas de Asociación
6ª Parte – Reinforcement Learning
7ª Parte – Procesamiento Natural del Lenguaje
8ª Parte – Deep Learning
9ª Parte – Reducción de la dimensión
10ª Parte – Selección de Modelos y Boosting
Además, el curso está lleno de ejercicios prácticos basados en ejemplos de la vida real, de modo que no solo aprenderás teoría, sino también pondrás en práctica tus propios modelos con ejemplos guiados.
Además, con el curso obtendrás el libro oficial de preguntas típicas de machine learning, creado a partir de las dudas de los estudiantes con más ejemplos y respuestas a tus posibles dudas.
Skills / Knowledge
- Realizar preprocesamiento de datos
- Realizar diferentes tipos de regresión sobre datos numéricos
- Aplicar algoritmos de clasificación para datos categóricos
- Segmentar datos a través del clustering
- Aplicar reglas de decisión mediante algoritmos de reglas de asociación
- Comprender los fundamentos del aprendizaje por refuerzo
- Entender los algoritmos básicos del tratamiento de texto en NLP
- Aplicar algoritmos de redes neuronales mediante tensorflow
- Extender redes neuronales a datos 2D mediante la convolución
- Reducir la dimensión de los datos mediante algoritmos como LDA
- Evaluar modelos de entrenamiento a través de KPIs específicos
- Selección de los mejores modelos para cada tarea de predicción
- Implementar algoritmos de boosting para combinar modelos simples en uno de más poderoso
- Aplicar todos los algoritmos tanto en R como en Python
Job Insights
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