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Machine Learning en Python: aprendizaje supervisado de cero!
Rating: 3.2 out of 5(3 ratings)
39 students

Machine Learning en Python: aprendizaje supervisado de cero!

Aprende las principales técnicas del Machine Learning para resolver tareas de Data Science en Python.
Created byÀlex T. Juan
Last updated 11/2021
Spanish
Spanish [Auto],

What you'll learn

  • A preprocesar datos para prepararlos para los modelos de Machine Learning con Python
  • A construir y entrenar modelos de aprendizaje supervisado de Machine Learning
  • A validar los modelos y analizar su eficiencia
  • A optimizar los algoritmos para mejorar los resultados
  • A usar las librerías básicas de Python para el Machine Learning: Pandas, Numpy, Matplotlib, SciKit Learn...
  • A aplicar los modelos de Machine Learning para predecir resultados y clasificar datos
  • Resolverás problemas reales usando modelos de Machine Learning con Python

Course content

5 sections55 lectures6h 29m total length
  • Descargando Anaconda Navigator4:27
  • Un pequeño tour por Anaconda y Spider4:34
  • Cómo aprovechar el curso+Recursos0:37

Requirements

  • Conocimientos básicos de programación en Python son recomendables
  • Conocimientos de cálculo, probabilidad, álgebra lineal y estadística son recomendables

Description

Bienvenid@,

En este curso aprenderás, a través de multitud de ejemplos prácticos en formato vídeo, a usar los algoritmos y técnicas de Machine Learning para resolver problemas de variada índole donde la ciencia de datos(Data Science) hace acto de presencia.

Aprenderás, paso a paso, el funcionamiento de cada técnica/algoritmo, su implementación(crear y entrenar/ajustar el modelo) y a analizar el rendimiento de los algoritmos con varias métricas.

Adquirirás también los conocimientos necesarios para la importación, el preprocesado y la visualización de los datos para conocer sus particularidades y tenerlos listos para aplicar los algoritmos.

Entre otros, veremos, con clases en vídeo y a través del lenguaje de Python:

  • El proceso de preprocesado y visualización de los datos

  • Modelos de regresión lineal

  • Máquinas de soporte vectorial, tanto para clasificación como para regresión

  • Árboles de decisión y bosques aleatorios, tanto para clasificación como para regresión

  • Técnicas para analizar y mejorar la eficiencia de los modelos ajustados

Al finalizar este curso, tendrás a tu disposición todos los conocimientos necesarios para abordar de forma satisfactoria cualquier trabajo de análisis supervisado, con las habilidades suficientes para tener un buen desempeño.

Además, este curso ofrece:

  • Acceso de por vida

  • Certificado de finalización

  • Garantía de reembolso a 30 días

  • Acceso a los foros de dudas

No lo pienses más, tus capacidades como Data Scientist te lo agradecerán.

¡Nos vemos en clase!

Who this course is for:

  • Gente que quiera iniciarse en el mundo del Machine Learning y el Data Science
  • Estudiantes de grados de matemáticas o ingenierías que quieran ampliar sus conocimientos de Machine Learning
  • Curiosos con nivel de matemáticas de bachillerato