Curso de Machine Learning Aplicado con Python
Curso
Virtual
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-
Academia Virtual Michael Faraday
Curso Virtual$ 33.333 IVA inc. -
Central de Investigación y Formación Forense
Curso Virtual$ 233.209 IVA inc. -
MENTE ABIERTA
Curso Virtual$ 58.302 IVA inc. -
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Fundación UNIDA
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Les Halles
Curso VirtualPrecio a consultar -
Asia&Argentina
Curso Virtual$ 1.575 IVA inc.
Descripción
-
Tipología
Curso
-
Nivel
Nivel avanzado
-
Metodología
Virtual
-
Duración
Flexible
-
Inicio
Fechas disponibles
-
Campus online
Sí
-
Servicio de consultas
Sí
-
Clases virtuales
Sí
Aplica algoritmos de Machine Learning de forma simple y eficiente con Scikit-Learn. Utiliza herramientas para análisis y minería de datos implementando esta librería en tus proyectos.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Aprender de forma aplicada los modelos de Machine Learning
Conocer el API de Scikit-Learn
Explorar y entender familias de modelos de Machine Learning
Pre-procesamiento
Performance de Modelos (Evolución, mejoras e iteraciones)
Opiniones
Materias
- Python
- E learning
- Montar
- Trabajo
- Ingenieria
- Configuracion
- Operaciones
- Evaluando
- ANALISIS
- MODELOS
Programa académico
Introducción al curso
- Introducción al curso de Machine Learning Aplicado con Python
- Montar un ambiente de trabajo de Machine Learning
- Importancia de definir el problema en Machine Learning
- Predecir el ingreso de películas de IMDB
- Terminología de Machine Learning
- Materiales del curso: Notebooks de Jupyter
- El ciclo de Machine Learning
- Configuración del ambiente de trabajo con Docker
- Construcción de contenedores de Docker
- Qué es y cómo se utiliza Numpy
- Arrays en Numpy
- Operaciones aritméticas en Numpy
- Cargar los datos necesarios para el proyecto
- Inspección de los tipos de datos
- Inspección cuantitativa y de salud de los datos
- Limpiar los datos
- Manejo de datos faltantes
- El objeto estimador de Scikit-Learn
- Implementar un modelo de regresión (Lasso)
- Ajustando Modelos de Machine Learning, Underfitting y Overfitting
- Evaluando el modelo
- Feedback del modelamiento
- Análisis exploratorio
- Continuando con el análisis exploratorio
- Creación de features
- Creando más features
- Selección de features y la maldición de la dimensionalidad
- Cross Validation
- Selección de modelos
- Curvas de aprendizaje
- Introducción a Ensembles y Árboles de Decisión
- Random Forest y Gradient Boosting Trees
- Optimización de hiperparámetros
- Conclusiones del curso
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