Machine Learning: Aplicado a Python y Data Science
Aprende a crear algoritmos de Machine Learning en Python para estudiantes y profesionales
What you will learn
Aprender a programar en Python y Scikit learn aplicado a la regresión de Machine Learning
Aprender a resolver problemas de regresión (regresión lineal y regresión logística)
Aprenda las matemáticas que hay detrás de los árboles de decisión
Comprender la teoría subyacente a las técnicas de regresión lineal simple y múltiple
Aprenda la teoría y la aplicación práctica de la regresión logística con sklearn
Conozca los diferentes algoritmos de agrupación
Description
Para entender cómo organizaciones como Google, Amazon e incluso Udemy utilizan el Machine Learning y la inteligencia artificial (IA) para extraer el significado y los conocimientos de enormes conjuntos de datos , este curso de Machine Learning te proporciona lo esencial. Según Glassdoor y Indeed, los científicos de datos ganaron un sueldo medio de 120.000 dólares, ¡y eso es solo la norma!
Cuando se trata de ser atractivo, los científicos de datos ya lo son. En un mercado laboral altamente competitivo, es difícil retenerlos una vez contratados. Las personas con una mezcla única de formación científica, experiencia informática y capacidad de análisis son difíciles de encontrar.
Al igual que los "quants" de Wall Street de los años ochenta y noventa, se espera que los científicos de datos de hoy en día tengan un conjunto de habilidades similares. Las personas con formación en física y matemáticas acudieron a los bancos de inversión ya los fondos de cobertura en aquella época porque pudieron idear algoritmos y métodos de datos novedosos.
Dicho esto, la ciencia de los datos se está convirtiendo en una de las ocupaciones más adecuadas para el éxito en el siglo XXI. Se trata de una profesión informatizada, basada en la programación y de naturaleza analítica. Por lo tanto, no es de extrañar que la necesidad de científicos de datos haya preocupado en el mercado laboral en los últimos años.
La oferta, en cambio, ha sido bastante restringida. Es un reto conseguir los conocimientos y habilidades necesarios para ser contratado como científico de datos .
En este curso, las notaciones y matemáticas la jerga se reducen a lo más básico, cada tema se explica en un lenguaje sencillo, lo que facilita su comprensión. Una vez que tengas en tus manos el código, podrás jugar con él y construir sobre él. El énfasis de este curso está en entender y usar estos algoritmos en el mundo real , no en un contexto teórico o académico.
Saldrás de cada vídeo con una nueva idea que podrás poner en práctica de inmediato.
Todos los niveles de habilidad son bienvenidos en este curso, e incluso si no tienes experiencia estadística previa, ¡podrás tener éxito!
Content
Introducción al Machine Learning
Opcional: Configuración de Python e Implementación de Algoritmos ML
Regresión Lineal Simple
Regresión Lineal Múltiple
Algoritmos de Clasificación: K-Nearest Neighbors
Algoritmos de Clasificación: Árbol de Decisión
Algoritmos de Clasificación: Regresión Logística
Clustering
Sistema de Recomendación
Conclusión
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