Machine Learning
Machine Learning
Crea modelos predictivos con herramientas avanzadas utilizando librerías especiales en Python Nivel I básico – intermedio 20 hrs. (7 de Abril Lunes y miércoles 19:00 - 21:00)
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Modalidad
Puedes estudiar en vivo por Zoom con un grupo de alumnos o con nuestros cursos grabados ambas modalidades cuentan con certificado y acceso al campus virtual
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Campus virtual
Las clases son en vivo, pero quedan grabadas con todo el material del curso para que los alumnos puedan repasar 24/7 con esto pueden reforzar su conocimiento aplicado a distintos proyectos
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Certificado
Nuestros alumnos deben rendir trabajos aplicados que son evaluados para obtener certificados de acreditación de conocimientos en nuestros distintos cursos de análisis de datos
Contenido del curso
Introducción.
En este curso aprenderás librerías especiales, aplicadas a modelos
predictivos, veremos extracción, pre-procesamiento y procesamiento
de datos. Además, conocerás los modelos para aprendizaje
supervisado y no supervisados.
Objetivos del curso:
- Entender conceptos de machine learning.
- Extracción, preprocesamiento y procesamiento de datos.
- Visualización de Datos.
- Algoritmos basados en scikit-learn para aprendizaje supervisado
- y no supervisado.
Modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Tipos de modelos para aprendizaje supervisado.
- Regresión Lineal
- Regresión Multilineal
- Regresión Logística
- Regresiones Polinomiales
- Árboles de Decisión
- Random Forest
- Vecino más cercano
- Redes Neuronales
- Selección de modelos
Tipos de modelos para aprendizaje no supervisado.
- K-means
- Cluster Jerárquico