Machine Learning

Curso de Machine Learning no supervisado en Python

En este curso aprenderás a utilizar scikit-learn y otras librerías para aplicar varias técnicas de aprendizaje no supervisado en diferentes ámbitos y para diferentes usos.

Impartido por:

4.1 (102 valoraciones)
2 horas y 4 minutos · Curso
ML no supervisado en Python

Lo que aprenderás en este curso:

  • Utilizar la librería scikit-learn para aprendizaje no supervisado y entender cómo superar las limitaciones.
  • Entrenar modelos de clusterizacion.
  • Utilizar técnicas de reducción de dimensionalidad.
  • Evaluación de modelos no supervisados.
  • Interpretación de los resultados de los modelos no supervisados.

Requisitos del curso

Es necesario tener conocimientos básicos de la teoría introductoria de machine learning y también saber manejar datos con Pandas.

Valoraciones de estudiantes:

  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
4.1
102 valoraciones

Contenido del curso:

    • 2m
    • Introducción a Scikit-learn
      5m
    • Sintaxis básica
      7m
    • Introducción a K-means
      11m
    • Visualizando los resultados
      7m
    • Evaluando los resultados
      13m
    • La preparación típica
      5m
    • Eligiendo y normalizando las variables (Parte I)
      4m
    • Eligiendo y normalizando las variables (Parte II)
      8m
    • DBSCAN
      7m
    • Clusterización jerárquica
      8m
    • Detectando grupos de interés: Clusterización
      7m
    • 4m
    • PCA
      10m
    • t-SNE
      8m
    • Detectando grupos de interés: Reducción de dimensiones
      4m
    • Incorporando los resultados en un modelo: Reducción de dimensiones
      4m
    • Resumen
      2m
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Dudas frecuentes

1

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2

¿Cuándo comienza la formación?

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3

¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?

Efectivamente, una vez superada cada formación, podrás descargarte el diploma acreditativo de cada una de ellas. Añádelas a tu CV y mejora tu perfil para las empresas.

También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la lista.

Esta formación está indicada para todos los que están comenzando a introducirse en el mundo de machine learning y ya entienden los conceptos teóricos más básicos, pero quieren aprender a poner este conocimiento de aprendizaje supervisado en práctica con el lenguaje Python.

Para seguir el curso de forma correcta, es necesario tener conocimientos básicos de la teoría introductoria de machine learning y también saber manejar datos con la librería Pandas. Si lo necesitas, te recomendamos realizar algunos de nuestros cursos relacionados: Curso de introducción a Machine Learning, Curso de tratamiento de datos con Pandas en Python y/o Curso de tratamiento de datos con Pandas y NumPy.

Este curso online comienza con el apartado centrado en el entrenamiento de un modelo, en el que realizaremos una primera toma de contacto con scikit-learn, explicando qué es, por qué se utiliza, qué otras tecnologías conforman su ecosistema, cómo realizar su instalación y la sintaxis básica de esta librería.

Después entramos en las diferentes secciones dedicadas a la clusterización de datos, en las cuales se desarrollarán aspectos como el uso de Kmeans para visualizar resultados y evaluarlos, la posterior preparación de esos datos, la elección y normalización de variables, además de otros algoritmos diferentes a Kmeans para la clusterización (DBSCAN y clusterización jerárquica), y, para finalizar veremos unos casos de uso de la clusterización.

Seguidamente continuamos con los bloques formativos dedicados a la reducción de dimensionalidad, en los cuales se introducirán los algoritmos que se utilizarán en este proceso (PCA y t-SNE), además de ver unos casos de uso de la reducción de dimensiones.

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