Cupón Udemy: Machine Learning AZ: Python y R prácticos en ciencia de datos – Curso virtual

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Udemy es una de las plataformas de e-Learning más relevantes a nivel mundial para la formación en destrezas digitales y otro tipo de intereses de crecimiento personal. Millones de personas estudian miles de cursos, desde cualquier lugar del mundo. AulaPro selecciona los mejores cursos de diferentes plataformas como Udemy y otras, para que nuestros visitantes escojan el curso más adecuado para sus necesidades, con la certeza de haber seleccionado lo mejor entre los mejores.

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Si te gustaría capacitarte en el campo del aprendizaje automático, entonces este curso es para ti

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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No solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá algo de práctica para construir sus propios modelos.

Y como bonificación, este curso incluye plantillas de Python y Rcode que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

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