Curso Machine Learning con Python. Aprendizaje Automático Avanzado (Acceder)
Aprendizaje Automático Scikit-Learn en Python. Modelos Predictivos. Data Science. De básico a Experto.
Instructores: PhD. Manuel Castillo y Arquitecto Álvaro García.
Calificación: ⭐⭐⭐⭐⭐
Descripción del Curso:
El curso de “Machine Learning con Python” se centra en un subcampo específico de aprendizaje automático llamado modelado predictivo y clustering. Este es el campo del aprendizaje automático que es el más útil en la industria y el cual se utilizar la librería de aprendizaje automático scikit-learn en Python por su gran rendimiento y facilidad en su uso.
A diferencia de las estadísticas, donde los modelos se usan para comprender los datos, el modelado predictivo se enfoca en el desarrollo de modelos que hacen las predicciones más precisas a expensas de explicar por qué se hacen las predicciones.
A diferencia del campo más amplio del aprendizaje automático que podría utilizarse con datos en cualquier formato, el modelado predictivo y clustering se centra principalmente en datos tabulares, llamados técnicamente Tidy Data (por ejemplo, tablas de números como en una hoja de cálculo).
El curso está dirigido a personas que tengan pocos conocimientos de machine learning, conocimientos intermedios del lenguaje de programación y que quieran adentrarse a este apasionante mundo de dentro del campo de modelado predictivo y clustering.
Además, el curso está diseñado para que cualquier estudiante universitario, investigador o tecnólogo que se encuentre realizando o necesite realizar diferentes experimentos a través de grandes conjuntos de datos para poder sintetizarlos en alguna salida predictiva puedan utilizar los muy diferentes recursos de machine learning que nos pone a nuestra disposición el lenguaje de programación.
Contenidos del Curso:
MÓDULO I. Introducción.
- Conceptos básicos de machine learning.
- Jupyter Notebook como nuestro entorno de machine learning.
- Curso rápido de Python.
MÓDULO II. Análisis de datos
- Cargar un conjunto de datos.
- Estadística descriptiva.
- Visualización de datos.
- Taller: Trabajo de aplicación de diferentes técnicas analíticas de datos en un conjunto de datos seleccionado por el usuario e interpretar la salida obtenida.
- Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.
MODULO III. Preprocesamiento de datos
- Análisis exploratorio de datos.
- Preprocesamiento de datos.
- Métodos de remuestreo para estimar la precisión del modelo.
- Taller: Trabajo de aplicación de diferentes técnicas de análisis y procesamiento de datos de datos en un conjunto de datos seleccionado por el usuario e interpretar la salida obtenida.
- Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.
MÓDULO IV. Fase de tratamiento de datos
- Evaluación de las métricas.
- Feature Selection.
- Feature Importance.
- Reducción de dimensiones en un dataset.
- Taller: Aplicación de diferentes técnicas de tratamiento de datos en un conjunto de datos y verificación de su impacto en las métricas algorítmicas.
- Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.
MÓDULO V. Fase de modelado
- Algoritmos de Machine Learning.
- Rendimiento de los algoritmos.
- Algoritmos Ensamblados
- Algoritmo «Super Lerner»
- Taller: Aplicación de diferentes algoritmos de machine learning en un conjunto de datos e interpretar la salida obtenida, así mismo, verificar el algoritmo que tenga mejor comportamiento.
- Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.
MÓDULO VI. Fase de optimización y forecasting
- Pipelines.
- Procesamiento de datos avanzado.
- Configuración de hiperparámetros.
- Guardado e integración del modelo.
- Taller: Una vez seleccionados los algoritmos candidatos a modelo realizar una optimización de estos a través de la configuración de sus hiperparámetros.
- Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.
MÓDULO VII. Proyectos de machine learning
- Trabajar un proyecto de clasificación multiclase
- Trabajar un proyecto de regresión.
- Trabajar un proyecto de clasificación binaria.
- Proyecto: Realizar un proyecto completo analizando todas las fases estudiadas en los diferentes módulos.
MÓDULO VIII. Aprendizaje No Supervisado
- Aprendizaje No supervisado.
- Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado.
- Determinar el número óptimo de clústers.
- Proyecto de Aprendizaje No Supervisado.
Características del Curso:
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 curso de Machine Learning con Python es una excelente opción para aquellos interesados en aprender a utilizar el lenguaje de programación Python para aplicaciones de aprendizaje automático. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son temas cada vez más importantes en el mundo actual, y Python es uno de los lenguajes de programación más populares y versátiles para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático.
Este curso es útil para una variedad de estudiantes, desde aquellos con experiencia en programación que buscan aprender sobre el aprendizaje automático, hasta aquellos con experiencia en el campo del aprendizaje automático que buscan mejorar sus habilidades en Python. El curso proporciona una comprensión sólida de los principios y conceptos de aprendizaje automático, así como también las habilidades prácticas necesarias para implementar modelos de aprendizaje automático utilizando Python.
Los estudiantes inscritos en este curso también tendrán la oportunidad de desarrollar sus habilidades en programación y análisis de datos, ya que aprenderán a utilizar las principales bibliotecas de Python para el aprendizaje automático, como TensorFlow, Scikit-learn, y Keras.
Los estudiantes que completen este curso también tendrán una amplia variedad de oportunidades laborales disponibles, ya sea en el campo de la investigación, el desarrollo de productos, la ciencia de datos, la inteligencia artificial, la automatización, la robótica y muchas más.
En cuanto a las ventajas que tiene formarse en este curso, se pueden mencionar el aprendizaje sobre los principios y conceptos de aprendizaje automático, las habilidades prácticas necesarias para implementar modelos de aprendizaje automático utilizando Python, y el desarrollo de habilidades en programación y análisis de datos. Además, los estudiantes también tendrán acceso a una amplia variedad de oportunidades laborales en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, gracias a la versatilidad y popularidad de Python en estos campos.
En resumen, el curso de Machine Learning con Python es una excelente opción para aquellos interesados en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. El curso proporciona una comprensión sólida de los principios y conceptos de aprendizaje automático, así como también las habilidades prácticas necesarias para implementar modelos de aprendizaje automático utilizando Python. Los estudiantes también tendrán la oportunidad de desarrollar sus habilidades en programación y análisis de datos, y tendrán acceso a una amplia variedad de oportunidades laborales en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Aprender Machine Learning con Python es una habilidad valiosa para cualquier persona interesada en trabajar en el campo de la inteligencia artificial. Python es un lenguaje de programación popular y versátil que se utiliza ampliamente en el campo del aprendizaje automático debido a su gran comunidad y gran cantidad de bibliotecas específicas para esta área.
Un curso para aprender Machine Learning con Python debería incluir una introducción a los conceptos fundamentales del aprendizaje automático, como las técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, los algoritmos de clasificación y regresión, y la evaluación de modelos. También debería incluir lecciones prácticas sobre cómo implementar estos conceptos utilizando Python y bibliotecas populares como scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
Este tipo de curso está dirigido a estudiantes y profesionales interesados en trabajar en el campo de la inteligencia artificial, incluyendo desarrolladores de software, ingenieros de datos, investigadores y cualquier persona interesada en aprender sobre Machine Learning.
En cuanto a los requisitos previos, se recomienda tener un conocimiento básico de programación y matemáticas, especialmente en álgebra lineal y cálculo, y tener una computadora y un ambiente de programación Python configurado. Aunque no es necesario tener experiencia previa en Machine Learning, puede ser útil tener algunos conocimientos previos en esta área para obtener el máximo beneficio del curso.
Además de aprender los conceptos fundamentales del aprendizaje automático y cómo implementarlos utilizando Python, un buen curso de Machine Learning también debería enseñar sobre las mejores prácticas en el campo. Esto incluye cómo preparar y limpiar los datos, cómo evaluar y ajustar los modelos, y cómo implementar una solución de aprendizaje automático en un entorno de producción.
El curso también debería proporcionar la oportunidad de practicar y poner en práctica lo aprendido, a través de proyectos prácticos y ejercicios. Los estudiantes deberían tener la oportunidad de trabajar con conjuntos de datos reales y utilizar las herramientas y bibliotecas de Python para construir y evaluar modelos de aprendizaje automático.
En resumen, aprender Machine Learning con Python es una habilidad valiosa para cualquier persona interesada en trabajar en el campo de la inteligencia artificial. Un curso bien diseñado debe incluir una introducción a los conceptos fundamentales del aprendizaje automático, enseñar cómo implementar estos conceptos utilizando Python y bibliotecas populares, y enseñar sobre las mejores prácticas en el campo y cómo implementar una solución de aprendizaje automático en un entorno de producción. Este tipo de curso está dirigido a estudiantes y profesionales interesados en trabajar en el campo de la inteligencia artificial, con requisitos previos que incluyen conocimientos básicos de programación y matemáticas, tener una computadora y un ambiente de programación Python configurado, y algunos conocimientos previos en Machine Learning pueden ser útiles pero no son necesarios.
Curso Machine Learning con Python. Aprendizaje Automático Avanzado (Acceder)