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Machine Learning con Python desde Cero

Machine Learning con Python desde Cero

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En la primera parte de este curso el instructor enseña lo esencial del análisis de datos con el lenguaje de Phyton y toda su instalación. Aunque no tengas estos conocimientos previos, en este curso compacto podrás aprender en menos de 3 horas cómo aplicar Machine Learning con Python de manera inmediata. El objetivo del curso no es solo aprender todo lo relacionado con el Aprendizaje Automático, sino que en cada módulo se revisarán casos prácticos reales y tendrás a su disposición el código utilizado para que lo pueda adaptar fácilmente a su caso de uso concreto. En los próximos años habrá una fuerte demanda de perfiles especializados en Machine Learning y cómo sacar el máximo provecho de la información para conseguir la ventaja competitiva que ofrece utilizar este tipo de técnicas. Si quieres aprender una habilidad muy importante y en un corto espacio de tiempo que podrás poner en práctica de inmediato, sin duda este es el curso que necesitas.

Incluye
  • Material teórico y todos los scripts de Python utilizados para que el alumno pueda reutilizarlos a su caso de uso
  • 3 horas de contenido videográfico y experiencial
  • Acompañamiento técnico de 8 am a 10 pm hora Colombia todos los días
  • Documentos guía
  • Certificado de finalización
  • ¿A quién va dirigido?
    Cualquier persona que esté motivada por aprender en qué consiste el Machine Learning y poder sacar el máximo provecho de la información. Usuarios que quieran aprender cuáles son los diferentes tipos de Machine Learning así como sus algoritmos y cómo aplicarlos fácilmente con Python. Analistas que manejan datos en su día a día y quieren obtener un plus explorando la información con el aprendizaje automático. Todo aquel que quiera especializarse en una rama con un increíble potencial de cara a futuro muy valorada en el mercado. Cualquier persona que quiera dar un valor añadido en su compañía o negocio personal.
    Beneficios de este curso
    • Aprenderás a aplicar algoritmos de Machine Learning con Python en casos prácticos reales
    • Dominarás el Machine Learning, qué modelo y qué algoritmo utilizar para cada reto
    • Comprenderás en qué consiste el Machine Learning y en qué se diferencia de la Inteligencia Artificial y Deep Learning
    • Manejarás Python para el análisis de datos con las principales librerías (numpy, pandas, scikit-learn, etc)
    • Aprenderás cuáles son los diferentes tipos de Machine Learning
    • Serás capaz de resolver problemas de clasificación, regresión, clustering y reglas de asociación
    • Conocerás los algoritmos de Machine Learning en cada tipología, valorarás cuál es el más adecuado y aprenderás a optimizarlo
    • Predecirás el futuro gracias a los modelos de Machine Learning para conseguir la ventaja competitiva
    • Darás un enorme valor añadido a tu hoja de vida
    Requisitos previos
    • No es necesario contar con conocimientos previos. Contar con computador e Internet.
    Lecciones
    1
    1 Lecciones
    • 1. Bienvenido al curso
    2
    3 Lecciones
    • 1. ¿Qué es el Machine Learning?
    • 2. Machine Learning & Inteligencia Artificial & Deep Learning
    • 3. Tipos de Machine Learning
    3
    6 Lecciones
    • 1. Instalación Python + Jupyter
    • 2. Conceptos básicos de Python
    • 3. Introducción a las librerías: Numpy
    • 4. Introducción a las librerías: Pandas
    • 5. Introducción a las librerías: Matplotlib
    • 6. Librería Machine Learning Scikit-Learn
    4
    4 Lecciones
    • 1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLASIFICACIÓN?
    • 2. 3.2 Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, Naive Bayes, Logistic Regres
    • 3. Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico Clasificación
    • 4. Ejercicio codificación – CLASIFICACIÓN
    5
    3 Lecciones
    • 1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGRESIÓN?
    • 2. Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal
    • 3. Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico REGRESIÓN
    6
    3 Lecciones
    • 1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLUSTERING?
    • 2. Algoritmo Machine Learning K-Means
    • 3. Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico CLUSTERING
    7
    3 Lecciones
    • 1. Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN?
    • 2. Algoritmo Reglas de Asociación – “Apriori”
    • 3. Explicación paso a paso – Caso Práctico Reglas de Asociación
    8
    1 Lecciones
    • 1. Conclusiones
    Autor
    Iván Pinar Domínguez
    instructor

    Soy Ingeniero de Telecomunicación apasionado por la gestión de proyectos y equipos de trabajo, así como promover la cultura de la mejora continua y el aprendizaje constante utilizando las últimas tecnologías. Actualmente soy director de Operaciones responsable de PMO en el sector de las telecomunicaciones, Master en Dirección de Proyectos por ESDEN Business School, Certificado en PMP & Scrum Master (PSM I) / Master Project Management y Business Executive Internet of Things - MIOTI". Con más de 15 años en el sector de proyectos y te acompañaré en que te conviertas en un profesional de Scrum.

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