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Descripción:

¿Interesado en el campo del aprendizaje automático? ¡Entonces este curso es para ti!

Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que podamos compartir nuestro conocimiento y ayudarlo a aprender teorías complejas, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera simple.

Lo guiaremos paso a paso en el mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este subcampo desafiante pero lucrativo de la ciencia de datos.

Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo profundizamos en el aprendizaje automático. Está estructurado de la siguiente manera:

Parte 1: preprocesamiento de datos

Parte 2: regresión: regresión lineal simple, regresión lineal múltiple, regresión polinomial, SVR, regresión de árbol de decisión, regresión de bosque aleatorio

Parte 3: Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación de árbol de decisión, Clasificación de bosque aleatorio

Parte 4 – Agrupación: K-Means, Agrupación jerárquica

Parte 5 – Aprendizaje de Reglas de Asociación: A priori, Eclat

Parte 6 – Aprendizaje por refuerzo: límite superior de confianza, muestreo de Thompson

Parte 7: procesamiento del lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL

Parte 8: aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales

Parte 9 – Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, Kernel PCA

Parte 10: selección y potenciación del modelo: validación cruzada de k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost

Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados en ejemplos de la vida real. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica para construir sus propios modelos.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código Python y R que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

Actualizaciones importantes (junio de 2020):

CÓDIGOS TODOS AL DÍA

APRENDIZAJE PROFUNDO CODIFICADO EN TENSORFLOW 2.0

¡LOS MEJORES MODELOS QUE IMPULSAN EL DEGRADADO, INCLUYENDO XGBOOST E INCLUSO CATBOOST!

Para quién es este curso:

Cualquier persona interesada en Machine Learning.
Estudiantes que tengan al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que quieran empezar a aprender Machine Learning.
Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que quiera aprender más y explorar todos los diferentes campos del aprendizaje automático.
Cualquier persona que no se sienta tan cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje automático y quiera aplicarlo fácilmente en conjuntos de datos.
Cualquier estudiante en la universidad que quiera comenzar una carrera en Data Science.
Cualquier analista de datos que quiera subir de nivel en Machine Learning.
Cualquier persona que no esté satisfecha con su trabajo y quiera convertirse en científico de datos.
Cualquier persona que quiera crear valor añadido a su negocio utilizando potentes herramientas de Machine Learning.

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Información sobre negocios:

El negocio es la actividad de ganarse la vida o ganar dinero produciendo o comprando y vendiendo productos (como bienes y servicios).
[se necesita una cotización para verificar] En pocas palabras, es “cualquier actividad o empresa iniciada con fines de lucro.
No significa que sea una empresa, una corporación, una sociedad o que tenga una organización formal de este tipo, pero puede ir desde un vendedor ambulante hasta General Motors”.

Tener un nombre comercial no separa la entidad comercial del propietario, lo que significa que el propietario de la empresa es responsable de las deudas contraídas por la empresa.
Si la empresa adquiere deudas, los acreedores pueden ir tras las posesiones personales del propietario.
Una estructura empresarial no permite tasas de impuestos corporativos. El propietario paga impuestos personalmente sobre todos los ingresos del negocio.

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