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hola@
Madrid
machine learning con python (ml-101)
30
horas
ALTA
CARGA PRÁCTICA
80%
machine learning
20%
análisis de datos
objetivo
La capacidad de las máquinas para aprender está presente en muchos aspectos de la vida cotidiana. Por
ello, el ‘machine learning’ está detrás de las recomendaciones de películas en plataformas digitales,
del reconocimiento por voz de los asistentes virtuales o la capacidad de los coches autónomos para ver la carretera.
Éste curso te aportará un conocimiento intenso de dos librerías ampliamente utilizadas en proyectos de aprendizaje automático, como son scikit-learn y PyCaret,
así cómo los algoritmos y conceptos esenciales.
Completando este curso:
- Conocerás Python y su aplicación al análisis de datos.
- Habrás practicado con las principales librerías usada para analizar datos y visualizar resultados
- Sabrás como usar las principales librerías para explorar datos de manera automatizada
importante
Curso con alta carga práctica. Es recomendable tener experiencia previa en Python.
ruta de aprendizaje
Manual de estilo PEP-8, Estructuras de datos, Funciones, Estructuras de control, Acceso a datos, Librerías más comúnes
Numpy, Pandas, Análisis exploratorio de datos (EDA), Preprocesamiento de datos
Inteligencia Artificial, AI Fuerte vs Débil, Machine Learning (Supervisado, Semi-Supervisado, No Supervisado, Por Refuerzo, Por Transferencia), Machine vs Deep Learning, Etapas de un proyecto ML, Algoritmos, Selección de características, Bias y Varianza, Sobre-ajuste y sub-ajuste, Evaluando errores, Conjuntos de Datos Desbalanceados, Métodos de Ensamblaje.
Algoritmos Supervisados (regresión, clasificación): Regresión Lineal y Polinomial, Máquinas de Vector Soporte, Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, Regresión Logística, K Vecinos más cercanos, Naïve Bayes.
Algoritmos No Supervisados (reducción, agrupación): kmedias, k-modes, Clustering Jerárquico
Métricas: Matriz de confusión, Exactitud (accuracy), Precisión, Sensibilidad (recall), Especificidad, F1-Score, Curva ROC-AUC.
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