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TERMINA EN:
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Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales quienes comarten su conocimiento y experiencia para ayudarte a aprender teorías complejas, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera sencilla.
Palabras del instructor
Lo guiaremos paso a paso en el mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este desafiante pero lucrativo subcampo de la ciencia de datos. Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo, profundizamos en el aprendizaje automático.
El curso está estructurado así:
- Parte 1 – Preprocesamiento de datos
- Parte 2 – Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinomial, SVR, Regresión de árbol de decisión, Regresión de bosque aleatorio
- Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, SVM del núcleo , Ingenuo Bayes, Clasificación de árboles de decisión, clasificación aleatoria de bosques
- Parte 4 – Agrupación: K-medias, agrupación jerárquica
- Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
- Parte 6 – Aprendizaje por refuerzo: Límite de confianza superior, muestreo de Thompson
- Parte 7 – Procesamiento del lenguaje natural: algoritmos modelo de bolsa de palabras para NLP
- Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
- Parte 9 – Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, PC del núcleo
- Parte 10 – Selección y refuerzo de modelos: validación cruzada de k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost
Adicionalmente, este curso sobre ciencia de datos, viene repleto de prácticos ejercicios basados en ejemplos de la vida real.
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Y como bonificación, este curso incluye plantillas de Python y Rcode que puede descargar y usar en sus propios proyectos.
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