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Python

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.

4.2(85 valoraciones)

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Curso impartido por

Avatar:Andreas Lloyd

Andreas Lloyd

Experto en Data Science

Contenido del Curso

9 Secciones · 18 Lecciones · 2 h. y 4 min. en total

Introducción

2 min.

¿Cómo entrenar un modelo?

12 min.

Clusterización con kmeans

32 min.

Preparando los datos para kmeans

19 min.

Otros algoritmos para clusterización

16 min.

Casos de uso de clusterización

11 min.

Reducción de dimensiones

18 min.

Casos de uso de reducción de dimensiones

8 min.

Conclusiones

2 min.

Habilidades que obtendrás

  • 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 mínimos

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

Valoración de nuestros alumnos

4.2
85 valoraciones
  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
No correlados con el curso.
Alberto Dapena Romero
Na
Pedro Turriago Sanchez

Completa tu formación con estos contenidos

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Curso

ML supervisado con Scikit-learn

Intermedio
2 h. y 31 min.

En este curso exploraremos la librería de scikit-learn para ejecutar todo el flujo del entrenamiento y optimización de...

Andreas Lloyd
4.1

FORMACIÓN EMPRESARIAL

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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.