Machine Learning de A a la Z: R y Python para Data Science
What you'll learn
- Dominar el Machine Learning con R y con Python.
- Tener intuición en la mayoría de modelos de Machine Learning.
- Hacer predicciones precisas y acertadas.
- Crear unos análisis elaborados.
- Crear modelos de Machine Learning robustos y consistentes.
- Crear valor añadido a tu propio negocio.
- Utilizar el Machine Learning para cuestiones personales.
- Dominar aspectos específicos como por ejemplo Reinforcement Learning, NLP o Deep Learning
- Conocer las técnicas más avanzadas como la reducción de la dimensionalidad.
- Saber qué modelo de Machine Learning usar para cada tipo de problema.
- Crear toda una librería de modelos de Machine Learning y saber cómo combinarlos para resolver cualquier problema.
- Incluye el libro oficial de preguntas típicas de machine learning, creado a partir de las dudas de estudiantes con ejemplos y respuestas a tus posibles dudas.
Requirements
- Con el nivel de matemáticas de secundaria y bachillerato es suficiente.
- Es muy recomendable haber tomado el curso de Python de la A a la Z y el de Estadística descriptiva con R y Python de Juan Gabriel Gomila
Description
Apúntate a nuestro Curso de Machine Learning de la A a la Z. R y Python para Data Science.
¿Estás interesado en conocer a fondo el mundo del Machine Learning? Entonces este curso está diseñado especialmente para ti!!
Este curso ha sido diseñado por Data Scientists profesionales para compartir nuestro conocimiento y ayudarte a aprender la teoría compleja, los algoritmos y librerías de programación de un modo fácil y sencillo.
En él te guiaremos paso a paso en el mundo del Machine Learning. Con cada clase desarrollarás nuevas habilidades y mejorarás tus conocimientos de este complicado y lucrativa sub rama del Data Science.
Este curso es divertido y ameno pero al mismo tiempo todo un reto pues tenemos mucho de Machine Learning por aprender. Lo hemos estructurado del siguiente modo:
Partes del curso
1ª Parte – Preprocesamiento de datos
2ª Parte – Regresión: Regresión Lineal Simple, Regresión Lineal Múltiple, Regresión Polinomial, SVR, Regresión en Árboles de Decisión y Regresión con Bosques Aleatorios
3ª Parte – Clasificación: Regresión Logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación con Árboles de Decisión y Clasificación con Bosques Aleatorios
4ª Parte – Clustering: K-Means, Clustering Jerárquico
5ª Parte – Aprendizaje por Reglas de Asociación: Apriori, Eclat
6ª Parte – Reinforcement Learning: Límite de Confianza Superior, Muestreo Thompson
7ª Parte – Procesamiento Natural del Lenguaje: Modelo de Bag-of-words y algoritmos de NLP
8ª Parte – Deep Learning: Redes Neuronales Artificiales y Redes Neuronales Convolucionales
9ª Parte – Reducción de la dimensión: ACP, LDA, Kernel ACP
10ª Parte – Selección de Modelos & Boosting: k-fold Cross Validation, Ajuste de Parámetros, Grid Search, XGBoost
Además, el curso está relleno de ejercicios prácticos basados en ejemplos de la vida real, de modo que no solo aprenderás teoría, si no también pondrás en práctica tus propios modelos con ejemplos guiados.
Y como bonus, este curso incluye todo el código en Python y R para que lo descargues y uses en tus propios proyectos.
Además, con el curso obtendrás el libro oficial de preguntas típicas de machine learning, creado a partir de las dudas de los estudiantes con más ejemplos y respuestas a tus posibles dudas.
Who this course is for:
- Cualquier estudiante que esté interesado en el Machine Learning.
- Estudiantes con nivel de matemáticas de bachillerato que quieren iniciarse en Machine Learning.
- Estudiantes de nivel intermedio con conocimientos básicos de Machine Learning, incluyendo algoritmos clásicos de regresión lineal o logística, pero que quieren aprender más y explorar los diferentes campos del Machine Learning.
- Estudiantes que no se sienten cómodos programando pero se interesan por el Machine Learning y quieren aplicar las técnicas al análisis de data sets.
- Universitarios que quieren iniciarse en el mundo del Data Science.
- Cualquier analista de datos que quiera mejorar sus habilidades en Machine Learning.
- Personas que no están satisfechas con su trabajo y quieren convertirse en Data Scientist.
- Cualquier persona que quiera añadir valor a su empresa con el poder del Machine Learning.
Instructors
- 4.5 Instructor Rating
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Hi there,
We are the SuperDataScience team. You will hear from us when new SuperDataScience courses are released, when we publish new podcasts, blogs, share cheat sheets, and more!
We are here to help you stay on the cutting edge of Data Science and Technology.
See you in class,
Sincerely,
SuperDataScience Team!
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Mi nombre es María Santos y soy Graduada en Matemáticas por la Universitat de les Illes Balears.
Profesionalmente soy cofundadora, junto con Juan Gabriel Gomila, de la empresa Frogames Formación S.L., dedicada a la creación de material y contenido online para diversas plataformas. Te esperamos en frogames formacion.
En mis cursos combino mis conocimientos en Matemáticas con el mundo de la Programación, intentando acercarlo al mundo real de forma amena, didáctica y divertida. Es por eso que invierto mucho tiempo en la creación de materiales, elaboración de historias y elaboración de ejercicios para así salir de las formas de enseñanza convencionales.
Una de mis pasiones son los videojuegos y es por eso que quiero convertirme en Instructora Oficial del motor Unity. Así podré ofrecer cursos para aprender a crear videojuegos en ese motor.
En resumen, me apasiona el mundo de las matemáticas, la programación y los videojuegos y ¡espero lograr compartir esa pasión contigo!
- 4.6 Instructor Rating
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- 20 Courses
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Dedicados a la formación online en nuevas tecnologías, matemáticas, análisis de datos con los lenguajes de programación R y Python, desarrollo de apps y videojuegos, así como inteligencia empresarial y Blockchain
Somos líderes en formación online desde 2015, donde ya hemos publicado más de 180 cursos online con más de 600.000 alumnos en más de 170 países de todo el mundo, en colaboración con más de 20 coinstructores, expertos en español en Temas tan diversos como el mundo de las apps para iOS en Objective-C, Swift y SpriteKit, en Android con Java, desarrollo de juegos con Unity y Unreal Engine e incluso analítica de big data, big data, machine learning data science y blockchain
Además, Juan Gabriel Gomila cuenta con el título de Unity Certified Instructor (UCI) , que nos permite impartir formación oficial certificada sobre desarrollo de videojuegos a grandes estudios y empresas del sector.
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