Machine Learning con Python
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Información
5.0
( 2 Valoraciones )
773 Estudiantes
Ultima actualización: 13 diciembre 2024
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Curso de nivel Avanzado
25clases
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04 horas de videoclases online
Acerca del Curso
Aprenderás los conceptos clave de Machine Learning y el toolkit de modelos disponibles y en qué caso son aplicables. Con casos prácticos aprenderás cómo realizar la implementación en Python de los modelos más usados desde la concepción del problema a resolver, los pasos para limpiar los datos y prepararlos para el modelo, así como la validación y entendimiento de los aprendizajes.Requerimientos
Se recomienda tener nociones básicas de programación en Python.Se recomienda haber llevado el curso Python for Analytics o conocer de analítica descriptiva.
Acerca del profesor
Current position: Gillette & Oral-B Latin America Senior Data Analyst
Previous experience: Data Analytics, Data Engineering and Quality Management, Systems implementation projects, Customer Digital Transformation, Multidisciplinary work
Previous experience: Data Analytics, Data Engineering and Quality Management, Systems implementation projects, Customer Digital Transformation, Multidisciplinary work
Certificación
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Introducción
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Vista previa gratuita
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Código Fuente y Datasets
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Conceptos Básicos
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Variables de un modelo
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Modelos de Aprendizaje Supervisado
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Modelos de Aprendizaje No Supervisado
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Vista previa gratuita
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Validación de modelos
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Fases de implementación de un modelo de Machine Learning (CRISP-DM)
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Cuándo usar Machine Learning vs. Analítica
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Machine Learning en Python
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Transformación de datos para un modelo
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Formato tidy data
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Limpieza de valores nulos o faltantes
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Selección de variable target y predictores
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Sets de entrenamiento y prueba: train/test/validation
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Caso aplicativo: preparación de los datos
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Modelamiento incluyendo implementación del caso aplicativo
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Identificación del modelo a usar
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Análisis exploratorio previo y visualización de datos
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Modelo de aprendizaje supervisado: Regresión lineal
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Modelo de aprendizaje supervisado: Regresión logística
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Modelo de aprendizaje supervisado: Árbol de decisión
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Modelo de aprendizaje no supervisado: Clustering/agrupamiento
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Validación del modelo e interpretación de resultados
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Validación de los diferentes modelos
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Caso aplicativo: Modelamiento e Interpretación de resultados
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Valoraciones
Acerca del profesor
Current position: Gillette & Oral-B Latin America Senior Data Analyst
Previous experience: Data Analytics, Data Engineering and Quality Management, Systems implementation projects, Customer Digital Transformation, Multidisciplinary work
Previous experience: Data Analytics, Data Engineering and Quality Management, Systems implementation projects, Customer Digital Transformation, Multidisciplinary work