Curso
Machine Learning para principiantes
Principiante
4 h. y 39 min.
Este curso de Machine Learning te permitirá analizar datos usando el lenguaje R y conocer los principios básicos...
4.5
Python
Algoritmos de aprendizaje automático
Desarrollo de IA
Dominando Python: Aprendizaje Supervisado con Machine Learning
Esta formación está diseñada para profesionales de TI que deseen dominar Python aplicado al Aprendizaje Supervisado en Machine Learning. Los participantes profundizarán en conceptos como la preparación de datos, algoritmos de aprendizaje supervisado, evaluación de modelos y ajuste de hiperparámetros. Se utilizarán bibliotecas de Python como Scikit-Learn, Pandas y Numpy para implementar modelos de aprendizaje supervisado, como Regresión, Clasificación y Árboles de Decisión. Este programa formativo incluirá ejercicios prácticos y estudios de caso para garantizar un aprendizaje integral y aplicado.
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
8 Secciones · 31 Lecciones ·
4 h. y 37 min.
en total
Introducción a Python para Machine Learning
Análisis de datos con Python
Introducción al Aprendizaje Supervisado
Modelos de Regresión en Machine Learning
Modelos de Clasificación en Machine Learning
Mejorando los Modelos de Machine Learning
Proyecto práctico
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Comprender los fundamentos básicos del aprendizaje supervisado, incluyendo cómo se estructuran los datos y cómo se utilizan para hacer predicciones precisas en Python.
- Aprender a utilizar bibliotecas de Python como Scikit-Learn para implementar algoritmos de Machine Learning, como la regresión lineal y logística, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte.
- Dominar las técnicas de validación cruzada y ajuste de hiperparámetros para optimizar el rendimiento del modelo de aprendizaje supervisado y evitar el sobreajuste.
- Adquirir habilidades para abordar problemas de clasificación y regresión en Python, desde la comprensión del problema, la preparación de los datos, hasta la evaluación del modelo.
- Profundizar en el uso de técnicas avanzadas de Machine Learning como las redes neuronales y el aprendizaje profundo, y cómo se pueden implementar en Python para resolver problemas complejos.
Requisitos mínimos
Conocimiento básico de programación en Python.
Familiarización con librerías de Python como NumPy y Pandas.
Comprensión básica de estadísticas y álgebra lineal.
Experiencia inicial en el manejo de conjuntos de datos.
Valoración de nuestros alumnos
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Curso
Programación en R: Visualización de Datos y Machine Learning
Avanzado
3 h. y 1 min.
Aprende visualización de datos y cómo aplicar tus conocimientos de R al mundo del Machine Learning
4.3
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