- [Inicio](https://openwebinars.net/) - [Rutas](https://openwebinars.net/rutas/) - [Data Science](https://openwebinars.net/cursos/data-science/) Python # Python aplicado a Machine Learning Realizando esta lista aprenderás a utilizar herramientas de Python para trabajar con modelos de Machine Learning, y de esta forma aplicar técnicas de optimización para poder sacarles el máximo partido. * * * ## Contenidos de la ruta de aprendizaje 5 Cursos · 12 h. y 6 min. en total ### [Dominando Python: Aprendizaje Supervisado con Machine Learning](https://openwebinars.net/cursos/dominando-python-aprendizaje-supervisado-con-machine-learning/) Curso 4 h. y 37 min. 4.5 ### [Dominio de Machine Learning No Supervisado con Python](https://openwebinars.net/cursos/ml-no-supervisado-phyton/) Curso 4 h. y 56 min. 4.5 ![Icono de la tecnología](https://cdn.openwebinars.net/media/academy/workshop/python-logo.svg) ### [Machine Learning con clasificadores lineales en Python](https://openwebinars.net/cursos/ml-clasificadores-lineales-python/) Taller 53 min. 4.3 ![Icono de la tecnología](https://cdn.openwebinars.net/media/academy/workshop/python-logo.svg) ### [Machine Learning con modelos basados en árboles en Python](https://openwebinars.net/cursos/ml-modelos-arboles-python/) Taller 51 min. 4.6 ![Icono de la tecnología](https://cdn.openwebinars.net/media/academy/workshop/python-logo.svg) ### [Reducción de dimensionalidad para Machine Learning en Python](https://openwebinars.net/cursos/reduccion-dimensionalidad-ml-python/) Taller 47 min. 4.4 ![Icono de la tecnología](https://cdn.openwebinars.net/media/academy/path/python-logo.svg) La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa. - **+1700 formaciones** en constante actualización - **Masterclasses en vivo** con profesionales destacados - **95 rutas de aprendizaje** para guiarte [Cuéntanos tu caso](https://openwebinars.net/explora-tu-caso/) ## Habilidades que obtendrás - Utilizar la librería scikit-learn para aprendizaje supervisado y 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. - Evaluación de los modelos entrenados. - Optimización de los modelos entrenados. - Consumir datos para el entrenamiento de modelos de machine learning. - Entrenar diferentes modelos de machine learning supervisado. - Utilizar “pipelines” para el procesamiento de datos. - El funcionamiento básico de la librería de statsmodels. - Entrenamiento de una regresión logística. - Analizar y mejorar los resultados de las regresiones logísticas. - Crear Pipelines de Sklearn para el entrenamiento de un modelo de Machine Learning. - Entrenar modelos de árboles de decision, random forest y xgboost. - Técnicas para reducir el overtraining con estos modelos. - Identificar cuando hace falta emplear reducción de dimensionalidad. - Técnicas simples para reducir las dimensiones. - Utilizar PCA para reducir dimensiones. - Utilizar TSNE para reducir dimensiones. - Aprovechar las dimensiones reducidas para mejorar análisis y modelaje. Leer más * * * ## Requisitos mínimos Es necesario tener conocimientos básicos de la teoría introductoria de machine learning y tener conocimientos sobre conceptos básicos de análisis de datos en Python utilizando Pandas. ## Preguntas frecuentes Resuelve tus dudas o contacta con nosotros para más información. [Cuéntanos tu caso](https://openwebinars.net/explora-tu-caso/) [Suscríbete Ahora](https://openwebinars.net/checkout/plan-individual-anual/) ### ¿Tengo que hacer todas las formaciones de esta ruta? No es obligatorio, ya que puedes realizar únicamente las formaciones que te interesen. No obstante, la ruta se ha creado con idea de guiar a los alumnos por el itinerario formativo más adecuado para llegar a cumplir los objetivos propuestos en ella. ### ¿Qué precio tiene la ruta? Puedes comenzar la ruta, una vez hayas realizado la suscripción a nuestra plataforma, puedes ver los diferentes tipos de suscripción en nuestra página de [precios](https://openwebinars.net/precios/). Una de las ramas de la disciplina de la Inteligencia Artificial que tiene más demanda en el sector es la del llamado Machine Learning, con el que se consigue que las máquinas aprendan de manera automática mediante el desarrollo y la aplicación de algoritmos de aprendizaje. En la actualidad, el lenguaje Python es uno de los que más recursos dispone para diseñar y desplegar modelos, entrenarlos, o desarrollar modelos de aprendizaje, como puede ser Scikit-Learn, lo que ha hecho prácticamente a este lenguaje un estándar en el mundo del ML. Si quieres tomar contacto con el mundo del Machine Learning, con esta lista podrás empezar a conocer una tecnología en alza que tiene mucha demanda por empresas tecnológicas. Python aplicado a Machine Learning Realizando esta lista aprenderás a utilizar herramientas de Python para trabajar con modelos de Machine Learning, y de esta forma aplicar técnicas de optimización para poder sacarles el máximo partido. [Cuéntanos tu caso](https://openwebinars.net/explora-tu-caso/) [Comenzar Prueba Gratis](https://openwebinars.net/checkout/plan-individual-anual/)