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

Curso de Machine Learning online, en promoción de Udemy. Un curso que ya han tomado más de 800.000 y le han dado una valoración promedio de 4.5.
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Aprenda a crear algoritmos de aprendizaje automático en Python y R con dos expertos en ciencia de datos. Plantillas de código incluidas.

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CURSO EN PROMOCIÓN DE UDEMY

Este curso se ha recomendado por la satisfacción de miles de estudiantes previos

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.

Los cursos de Udemy son desarrollados por expertos en sus áreas, a nivel mundial.  Los cursos que encuentras en esta selección de AulaPro, han superado la valoración de decenas miles de estudiantes, en algunas ocasiones cientos de miles, con una valoración promedio superior a 4.5 sobre 5, por lo que realmente es una gran opción, y mucho más si puedes lograr un descuento sobre el valor normal del curso.

 
 

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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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