Curso
Power BI intermedio: Técnicas de análisis y visualización
Intermedio
4 h. y 43 min.
Este curso está diseñado para usuarios que ya tienen conocimientos básicos de Power BI y desean profundizar en...
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Toma de decisiones basadas en datos
Curso de Machine Learning supervisado con Scikit-learn
En este curso vamos a explorar la librería de scikit-learn para ejecutar todo el flujo del entrenamiento y optimización de modelos de machine learning para el aprendizaje supervisado.
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
7 Secciones · 24 Lecciones ·
2 h. y 31 min.
en total
Introducción
¿Cómo entrenar un modelo?
Pasos previos al entrenamiento
Modelos disponibles
Evaluación de los resultados
Optimizar los modelos
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Entrenar diferentes modelos de machine learning supervisado.
- Utilizar “pipelines” para el procesamiento de datos.
- Evaluación de los modelos entrenados.
- Optimización de los modelos entrenados.
- Consumir datos para el entrenamiento de modelos de machine learning.
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
Completa tu formación con estos contenidos
Curso
Fundamentos de Power BI
Principiante
3 h. y 45 min.
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Taller
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Intermedio
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4.6
Preguntas frecuentes
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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 ruta.
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Este curso online está pensado para cualquier alumno que esté comenzando su formación en el mundillo de machine learning, que ya conozcan los conceptos teóricos fundamentales y quieran aprender a aplicar sus conocimientos en el campo del aprendizaje supervisado utilizando el lenguaje de programación Python.
Se requieren conocimientos básicos de la teoría de machine learning y saber manejar datos con la librería Pandas. Si necesitas aprender estos conceptos o refrescarlos, puedes realizar los cursos que encontrarás en nuestra plataforma, como son 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.
La primera parte de este curso de machine learning supervisado la dedica el profesor en acercar como toma de contacto a scikit-learn y su uso para entrenar modelos. Explicará qué es, los motivos por los que se utiliza, qué otras tecnologías conforman su ecosistema, cómo realizar su instalación y un primer vistazo a la sintaxis básica de esta librería.
A continuación, en el siguiente segmento formativo, nos enfocamos en los pasos previos al entrenamiento de un modelo, en el que aprenderás cuáles son y cómo realizar estos procesos previos de una forma teórica y también práctica.
Avanzamos hasta el bloque en el que veremos los modelos de scikit-learn que podemos entrenar, cuáles tenemos disponibles y las diferencias entre ellos, profundizando en los modelos GLM, Near neighbours, SVM, los modelos basados en árboles y las redes neuronales.
Seguidamente vamos a ver cómo realizar la evaluación de los resultados obtenidos tras entrenar nuestros modelos. Tras una introducción a estos procesos, veremos las diferentes métricas que podemos elegir y cómo elegir la más acertada en cada caso, los diferentes métodos visuales para la evaluación y la calibración de la probabilidad.
Para concluir este curso, aprenderás a optimizar los modelos, un paso de gran importancia dentro del entrenamiento de modelos. En las lecciones que conforman este apartado se explicará lo referente a la optimización básica para comenzar, y profundizando después en la elección de los mejores features, cómo realizar una optimización estructurada y una optimización de pipelines.
