Curso de Machine Learning Python

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Introducción

Si su curiosidad lo lleva más allá de los límites y le gustaría especializarse en un sector altamente demando por empresas tecnológicas, el curso “Machine Learning en Python” es el ideal, ya que a través de esta rama de la Inteligencia Artificial podrá desarrollar técnicas que le permitirán que las computadoras aprendan de forma automática y podrá desarrollar una amplia gama de aplicaciones. En este curso te vamos a enseñar los diferentes tipos de algoritmo y técnicas de clasificación que definen al machine learning.

Desde el año 2014 no paran de aparecer ofertas de trabajo donde se requieren conocimientos en técnicas de machine learning o aprendizaje autómatico. Hoy en día el machine learning tiene una multitud de aplicaciones como motores de búsqueda, diagnóstico médico, detección de fraudes con el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores,  clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla, robótica, minería de datos, Big Data, Previsiones de series temporales entre otras.

Perfil del alumno

Este curso va dirigido a cualquier persona que quiera adentrarse en la ante sala de la inteligencia artificial. Es un curso ideal para trabajar como Científico de Datos o Analista de Datos. De igual modo también está enfocado para programadores que les guste trabajar con cantidades de datos y que estén interesados en aprender Machine Learning para realizar modelos, predicciones o clasificaciones.

Con este curso podrás

  • Desarrollar y evaluar modelos con todos los algoritmos de Machine Learning de principio a fin.
  • Construir modelos con diferentes Técnicas de clasificación.
  • Utilizar técnicas avanzadas para evaluar el rendimiento del modelo.
  • Saber que Tipo de Algoritmo aplicar desde sus ventajas y desventajas.

Una vez terminado el curso de Python de Machine Learning se te abren muchas puertas en el mundo de la inteligencia artificial con Python dentro de los cursos de inteligencia artificial mas avanzados como los cursos de Deep learning, Natural Language Proccessing o Dlib y OpenCV.

¿Que piensan de nuestro Curso de Machine Learning?

 

Roberto Ramirez

Me ha dejado claro los diferentes algoritmos del Machine Learning

Maria Ortiz

Ahora tengo claro las diferentes técnicas de clasificación para aplicarlas a mis modelos

1
Introduccion al Machine Learning con Scikit Learn

Modelos Lineales Generalizados

1
Ajuste por mínimos cuadrados
2
Regresión de cresta

SVM

1
Support Vector Machines (SVM)
2
Ejemplo Simple Support Vector Machine
3
SVC lineal Machine Learning

Nearest Neighbour

1
Nearest Neighbors Clasificacion
2
Nearest Neighbors Regression
3
Nearest Centroid Classifier

Algoritmos más avanzados

1
Descenso de Gradientes Estocástico “SGD”
2
Procesos Gaussianos
3
Descomposición cruzada
4
Decision Trees o Árboles de decisión
5
Ensemble methods o Métodos de conjunto
6
Multiclass and multilabel algorithms / Algoritmos multiclase y multietiqueta

Proyecto

1
Detección de Sentimientos con Machine Learning

Prueba de Machine Learning Python

1
Prueba del Curso Machine Learning Python
14 preguntas
Solo necesitas un ordenador y conexión a internet para seguir el curso. Una vez realizado el pago tendrás acceso al curso para que lo realices cuando quieras con 100% de disponibilidad.
No, solo necesitarás tener el sistema operativo Windows o cualquier distribución de Linux.
Sí, al finalizar las pruebas y el proyecto tendrás el certificado Unipython del Curso de Machine Learning el cual puedes anexar a tu currículum.
Recomendamos haber superado nuestro Curso de Python en vivo o el Curso de python desde 0 o tener un nivel medio en Python.
Puedes escribir tus dudas en el apartado de preguntas de cada lección.
Se recomienda que entre dos o tres semanas ya deberías haber finalizado este curso si le dedicas unas 2 horas al día. Todo dependerá de tu perseverancia e interés para aprender.
Sí, en muchos aspectos. Las principales aplicaciones son: en los motores de búsqueda, diagnóstico médico, detección de fraudes con el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores ...
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Clasificación detallada

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