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Machine Learning: Aplicado a Python y Data Science

Last updated on May 5, 2024 11:09 am
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Description

What you’ll learn

  • Aprender a programar en Python y Scikit learn aplicado a la regresión de Machine Learning
  • Aprender a resolver problemas de regresión (regresión lineal y regresión logística)
  • Aprenda las matemáticas que hay detrás de los árboles de decisión
  • Comprender la teoría subyacente a las técnicas de regresión lineal simple y múltiple
  • Aprenda la teoría y la aplicación práctica de la regresión logística con sklearn
  • Conozca los diferentes algoritmos de agrupación

Para entender cómo organizaciones como Google, Amazon e incluso Udemy utilizan el Machine Learning y la inteligencia artificial (IA) para extraer el significado y los conocimientos de enormes conjuntos de datos , este curso de Machine Learning te proporciona lo esencial. Según Glassdoor y Indeed, los científicos de datos ganaron un sueldo medio de 120.000 dólares, ¡y eso es solo la norma!

 

Cuando se trata de ser atractivo, los científicos de datos ya lo son. En un mercado laboral altamente competitivo, es difícil retenerlos una vez contratados. Las personas con una mezcla única de formación científica, experiencia informática y capacidad de análisis son difíciles de encontrar.

 

Al igual que los “quants” de Wall Street de los años ochenta y noventa, se espera que los científicos de datos de hoy en día tengan un conjunto de habilidades similares. Las personas con formación en física y matemáticas acudieron a los bancos de inversión ya los fondos de cobertura en aquella época porque pudieron idear algoritmos y métodos de datos novedosos.

 

Dicho esto, la ciencia de los datos se está convirtiendo en una de las ocupaciones más adecuadas para el éxito en el siglo XXI. Se trata de una profesión informatizada, basada en la programación y de naturaleza analítica. Por lo tanto, no es de extrañar que la necesidad de científicos de datos haya preocupado en el mercado laboral en los últimos años.

 

La oferta, en cambio, ha sido bastante restringida. Es un reto conseguir los conocimientos y habilidades necesarios para ser contratado como científico de datos .

 

En este curso, las notaciones y matemáticas la jerga se reducen a lo más básico, cada tema se explica en un lenguaje sencillo, lo que facilita su comprensión. Una vez que tengas en tus manos el código, podrás jugar con él y construir sobre él. El énfasis de este curso está en entender y usar estos algoritmos en el mundo real , no en un contexto teórico o académico.

 

Saldrás de cada vídeo con una nueva idea que podrás poner en práctica de inmediato.

 

Todos los niveles de habilidad son bienvenidos en este curso, e incluso si no tienes experiencia estadística previa, ¡podrás tener éxito!

Who this course is for:

  • Cualquier persona que quiera seguir una carrera relacionada con Machine Learning
  • Cualquier entusiasta de la programación en Python que desee añadir a sus conocimientos “Machine Learning”
  • Tecnólogos con curiosidad por saber cómo funciona el Machine Learning en el mundo real
  • Programadores que buscan añadir Machine Learning a su conjunto de habilidades

Course content

  • Introducción al Machine Learning7 lectures • 10min
  • Introducción al Machine Learning
  • Opcional: Configuración de Python e Implementación de Algoritmos ML7 lectures • 12min
  • Opcional: Configuración de Python e Implementación de Algoritmos ML
  • Regresión Lineal Simple6 lectures • 11min
  • Regresión Lineal Simple
  • Regresión Lineal Múltiple8 lectures • 19min
  • Regresión Lineal Múltiple
  • Algoritmos de Clasificación: K-Nearest Neighbors10 lectures • 14min
  • Algoritmos de Clasificación: K-Nearest Neighbors
  • Algoritmos de Clasificación: Árbol de Decisión8 lectures • 12min
  • Algoritmos de Clasificación: Árbol de Decisión
  • Algoritmos de Clasificación: Regresión Logística8 lectures • 13min
  • Algoritmos de Clasificación: Regresión Logística
  • Clustering15 lectures • 27min
  • Clustering
  • Sistema de Recomendación17 lectures • 25min
  • Sistema de Recomendación
  • Conclusión1 lecture • 1min
  • Conclusión

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