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Curso Machine Learning para Investigación con WEKA. De 0 a Experto (Acceder)

Conoce las técnicas más potente y necesarias que un investigador debe tener en su fase de de desarrollo. Weka Workbench

Instructores: PhD. Manuel Castillo y Arquitecto Álvaro García.

Calificación: ⭐⭐⭐⭐⭐

Entre los diferentes software que existen de machine learning automatizado, destaca, sobre todos los demás, Weka Workbench, que es un software libre y gratuito. Este potente software nos ofrece un amplio espectro de opciones para utilizar machine learning sobre cualquier conjunto de datos que tengamos, ya sea de nuestros experimentos u obtenidos de diferentes bancos de datos libres, de manera muy sencilla, sin tener grandes conocimientos sobre el modelo matemático de un algoritmo y, lo más interesante, sin conocimientos de programación.

Son nueve unidades temáticas, en las que contará con vídeos, actividades, temario, foros que le ayudarán a realizar el curso de manera eficiente y entretenida.

Este curso se enfoca en un subcampo específico de la minería de datos llamado modelado predictivo (aprendizaje supervisado) y clústering (Aprendizaje No Supervisado). Este es el campo de la minería de datos que es el más útil en la industria e investigación siendo estas técnicas las más potente y necesarias que un investigador debe tener en su fase de de desarrollo.

A diferencia de las diferentes formas de estadística, donde los modelos se utilizan para comprender los datos, el modelado predictivo se centra en el desarrollo de modelos que hacen las predicciones más precisas a expensas de explicar el por qué se hacen las predicciones. A diferencia del campo más amplio de minería de datos que podría usarse con datos en cualquier formato, el modelado predictivo (aprendizaje supervisado)) y clústering (Aprendizaje No Supervisado) se enfoca principalmente en datos tabulares (por ejemplo, tablas de números como una hoja de cálculo).

En este contexto, el curso pretende otorgar a los estudiantes los conceptos básicos e intermedios relacionados al análisis y tratamiento de datos pero llevando este proceso más allá pudiendo aplicar algoritmos basados en aprendizaje, es decir, Machine Learning. Para ello, el curso hará uso de un sistema muy utilizado en cualquier ámbito y línea de investigación como es Weka. Weka es una plataforma de muy sencillo uso que nos permite utilizar todos los conceptos de Minería de datos sin tener que saber programar, es decir, es una plataforma específicamente desarrollara para cualquier investigador que requiera de estas técnicas pero que no tiene un base previa computacional.

Curso Virtual el curso es virtual para poder llevarlo a cabo se tiene el siguiente esquema:

Lectura del material el EVD. Los participantes debe leer y revisar los contenidos teóricos que se tienen en el EVD, correspondiente a cada unidad.
Visualización de Videos. Como ayuda al aprendizaje se tienen videos para cada unidad, los cuales deben ser visualizados por el alumnado.
Autoaprendizaje. Se debe resolver el material para refuerzo y aplicación de los contenidos teóricos/prácticos antes de la evaluación.
Sofware de trabajo. Se utilizará el software libre Weka Workbench.
Foro de consultas. Este espacio está destinado para que los estudiantes formulen sus preguntas con respecto a la temática desarrollada y el docente tutor será el responsable de absolver sus interrogantes.

Con esta amplia formación aprenderás el proceso completo y de forma profesional para llevar a cabos proyectos integrales. Una formación 100% practica que aumentará tu habilidades y competencias profesionales. Un curso paso a paso que te ahorra mucho tiempo y esfuerzo en tu trabajo diario.

El aprendizaje será un proceso continuo donde los estudiantes tienen la oportunidad de ir trabajando con el software de machine learning practicando lo expuesto en la parte de teoría.

La formación te permitirá convertirte en un experto en la materia, y todo ello desde una formación principalmente práctica. A través de variadas actividades y proyectos completos podrás adquirir los conocimientos suficientes para ejercer profesionalmente de forma solvente. Además conocerás en detalle mi flujo de trabajo a la hora de afrontar un proyecto profesional. Para la realización de este curso no vas a necesitar el equipo informático más potente del mercado, ya que el software empleado durante formación online se encuentra perfectamente optimizado y su uso es muy fluido en todo tipo de equipos, tanto en PC como en Mac.

Puedes elegir ver todas las lecciones de forma secuencial (lineal) y aprovecharlas al máximo la formación. Pero también puedes decidir ver este curso como una guía de referencia. Las clases están claramente organizadas en secciones lógicas y puedes decidir visualizar solo las clases que te resulten más importantes según tus necesidades formativas. A excepción de las lecciones PRO, la mayoría de las lecciones son independientes para que puedas comprender los conceptos de cada lección sin tener que ver las lecciones anteriores del curso.

Es excepcional el aumento en la demanda de profesionales en este ámbito por parte de las empresas de todo el mundo actualmente. Para desarrollar el programa formativo propuesto no ser requieren grandes conocimientos previos, ya que la formación se acomete desde un nivel de usuario 0. El curso está orientado a aquellos creativos que quieran ampliar sus skills (habilidades) y conocer múltiples trucos, consejos, recursos y recomendaciones, de la mano de los instructores Manuel Castillo y Álvaro García. Además todas las formaciones de Udemy disponen acceso automático al curso, sin limitación de tiempo, disponibilidad 24/7 (24 horas al día los 7 días de la semana), sin caducidad y con garantía de devolución.

Contenidos:

Unidad 1: Introducción

Conceptos básicos de machine learning.
Weka Workbench como nuestro entorno de machine learning.
Conclusiones.

Unidad 2: Minería de datos en Weka

Planeles en Weka.
Conociendo nuestros datos en los paneles de Weka.
Conclusiones.

Unidad 3: Pre-análisis y pre-tratamiento de datos

Clasificación de datos en machine learning.
Conjunto de datos para machine learning.
Pre-análisis de datos.
Conclusiones.

Unidad 4: Pre-procesamiento de datos para machine learning

Normalización y estandarización de los datos.
Transformar los datos de machine learning.
Manejar valores perdidos en los datos de machine learning.
Conclusiones.

Unidad 5: Análisis de datos en machine learning

Future Selection en machine learning.
Uso de algoritmos de machine learning.
Estimar el resultado de los algoritmos.
Estimar una línea base de los resultados.
Conclusiones.

Unidad 6: Fase de modelado en machine learning

Algoritmos de clasificación.
Algoritmos de regresión.
Algoritmos ensamblados.
Conclusiones.

Unidad 7: Fase de optimización en machine learning

Comparar el rendimiento de los algoritmos.
Optimización de los parámetros (hiperparámetros) de los algoritmos.
Guardar nuestros modelos y hacer predicciones.
Conclusiones.

Unidad 8: Proyectos en machine learning

Trabajar un proyecto de clasificación multiclase.
Trabajar un proyecto de clasificación binario.
Trabajar un proyecto de regresión.
Conclusiones

Unidad 9. Aprendizaje No Supervisado

Aprendizaje No supervisado
Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado
Determinar el número óptimo de clústers
Proyecto de Aprendizaje No Supervisado

La modalidad de este curso te permite que empieces y acabes cuando tú quieras, marcando el ritmo de la clase según tu disponibilidad. Puedes volver a visualizar lo que te interese, saltar el contenido que ya domines, hacer preguntas, resolver dudas, compartir tus proyectos…

Recuerda que esta formación incluye lecciones en vídeo fullHD con audio de estudio (compatible con TV, PC, Mac, tablet y smartphone), artículos didácticos, actividades, proyectos paso a paso, recursos descargables, links de interés, acceso de por vida, certificado de finalización, tutorización online, y una exclusiva comunidad de aprendizaje privada que nos ayudamos aportando nuestras experiencias en el foro de comunicación del curso.

Con esta formación disfrutarás aprendiendo desde dónde quieras, sin tener que desplazarte, sin horarios, con quién quieras, según tus necesidades y disponibilidad. Aprenderás con un instructor avalado por miles da alumnos satisfechos en todo el mundo (comentarios certificados). Conocerás las técnicas, métodos, trucos y flujos de trabajo de este sector creativo. El docente te transmitirá su sabiduría y conocimientos con pasión a la vez que las explicaciones concisas, claras, sencillas y con un enfoque profesional en cada clase. Podrás conseguir un certificado homologado personalizado y firmado por tu instructor en cada formación. De está forma podrás compartir tu título en tu portafolio, currículo, en redes sociales…

Con la alta definición de los vídeos (vídeo fullHD y audio de estudio) conseguirá no te perder detalle. Podrás ver las clases las veces que requieras para recordar y perfeccionar tus habilidades como diseñador. Tendrás la posibilidad de preguntar, pedir opinión y ayuda al instructor, además de compartir tu experiencia de aprendizaje con los demás alumnos del curso, tan apasionados como tú, repartidos por todo el mundo. Seleccionamos cuidadosamente los contenidos y producimos cada curso para garantizar una experiencia de aprendizaje online integral y de la máxima calidad.

¿A qué esperas?, este curso es ideal para ti, atrévete a convertirte en un experto. Adelante, nos vemos dentro de la formación 😉

El Machine Learning es una disciplina cada vez más importante en el mundo actual, ya que permite a las computadoras aprender de forma autónoma y realizar tareas complejas sin la necesidad de programación específica. Esta tecnología se utiliza en una variedad de campos, desde la medicina hasta la publicidad, pasando por la seguridad y la robótica.

Uno de los principales campos de aplicación del Machine Learning es la investigación. El curso de Machine Learning para Investigación con WEKA es una excelente opción para aquellos interesados en adquirir habilidades y conocimientos en Machine Learning y su aplicación en investigación. WEKA es un software libre de Machine Learning muy popular entre los investigadores, ya que ofrece una interfaz sencilla y amigable para crear modelos de Machine Learning sin tener que tener conocimientos avanzados en programación.

Este curso está dirigido a una amplia variedad de estudiantes, desde aquellos que están interesados en el Machine Learning y buscan mejorar sus habilidades, hasta aquellos que buscan aprender una nueva habilidad para mejorar su carrera o incluso para emprender. Además, es útil para profesionales de otras áreas que deseen aprender a aplicar el Machine Learning a su investigación o a su trabajo.

Hacer un curso de Machine Learning para Investigación con WEKA te brinda muchas oportunidades laborales. Una vez terminado el curso, podrás trabajar en investigaciones de diferentes campos, como la medicina, la psicología, la economía, entre otros, utilizando técnicas de Machine Learning para analizar datos y sacar conclusiones valiosas. También podrás trabajar en empresas que utilizan Machine Learning para mejorar sus servicios o productos, o como investigador independiente.

En cuanto a las ventajas de formarse en este curso específico, WEKA es un software libre y de fácil uso, lo que te permitirá crear modelos de Machine Learning con poco tiempo y esfuerzo. Además, el curso está diseñado para que puedas aprender a tu ritmo y en función de tus necesidades y objetivos.

En resumen, el curso de Machine Learning para Investigación con WEKA es una excelente opción para aquellos interesados en el Machine Learning y su aplicación en investigación, ya que les brinda las habilidades y conocimientos necesarios para crear modelos de Machine Learning con una herramienta fácil de usar.

El aprendizaje automático, también conocido como Machine Learning, es una rama de la inteligencia artificial que se ha convertido en una herramienta esencial para la investigación en diversas áreas, como la medicina, la biología, la psicología, la economía y la ingeniería. Una de las herramientas más populares para el aprendizaje automático es WEKA, un software libre de aprendizaje automático que permite a los investigadores y estudiantes analizar y modelar datos.

Un curso sobre aprendizaje automático con WEKA debería cubrir los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo los diferentes algoritmos de aprendizaje automático y cómo se utilizan para resolver problemas específicos. También debería incluir una introducción a WEKA y cómo se utiliza para analizar y modelar datos. Además, un curso ideal debería incluir ejercicios prácticos para que los estudiantes puedan poner en práctica lo que han aprendido.

Este tipo de curso está dirigido a estudiantes de posgrado, investigadores y profesionales en diversas áreas que deseen aprender cómo utilizar el aprendizaje automático para resolver problemas en su campo de estudio. No es necesario tener conocimientos previos en aprendizaje automático, pero se recomienda tener alguna experiencia previa en programación y estadística.

Para realizar este curso, los estudiantes deben tener un ordenador con acceso a internet y una buena conexión a internet. También se recomienda tener alguna experiencia previa en programación y estadística, ya que estos son fundamentales para el aprendizaje automático. Además, se recomienda descargar e instalar WEKA antes de comenzar el curso.

En resumen, el aprendizaje automático es una herramienta esencial para la investigación en diversas áreas y WEKA es una de las herramientas más populares para el aprendizaje automático. Un curso sobre aprendizaje automático con WEKA debería incluir los fundamentos del aprendizaje automático, una introducción a WEKA y ejercicios prácticos. Este tipo de curso está dirigido a estudiantes de posgrado, investigadores y profesionales en diversas áreas. Los estudiantes deben tener un ordenador con acceso a internet y alguna experiencia previa en programación y estadística.

Además de las habilidades técnicas mencionadas anteriormente, un curso de aprendizaje automático con WEKA también debería enseñar a los estudiantes a pensar críticamente sobre los datos y cómo se utilizan en el aprendizaje automático. Los estudiantes deben aprender a evaluar la calidad y la relevancia de los datos, a identificar patrones y tendencias en los datos y a seleccionar los algoritmos de aprendizaje automático más adecuados para resolver un problema específico.

En un curso de aprendizaje automático con WEKA, los estudiantes también deben aprender a interpretar los resultados de los algoritmos de aprendizaje automático y cómo utilizarlos para tomar decisiones. El curso debería incluir ejemplos de cómo se utilizan los resultados de los algoritmos de aprendizaje automático en la toma de decisiones en diferentes campos, como la medicina, la biología y la ingeniería.

Además, el curso debería cubrir temas avanzados de aprendizaje automático, como el aprendizaje automático no supervisado, el aprendizaje automático por refuerzo y el aprendizaje automático profundo. Estos temas son esenciales para aquellos que deseen seguir investigando o trabajando en el campo del aprendizaje automático.

En conclusión, un curso de aprendizaje automático con WEKA debería incluir los fundamentos del aprendizaje automático, una introducción a WEKA y ejercicios prácticos. Debería enseñar a los estudiantes a pensar críticamente sobre los datos, a evaluar la calidad y la relevancia de los datos, a seleccionar los algoritmos de aprendizaje automático más adecuados y a interpretar los resultados de los algoritmos de aprendizaje automático. El curso está dirigido a estudiantes de posgrado, investigadores y profesionales en diversas áreas, y los estudiantes deben tener un ordenador con acceso a internet y alguna experiencia previa en programación y estadística.

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