Este curso te sumergirá en los conceptos básicos acerca del Machine Learning (aprendizaje automático) con Python, siendo este ultimo un lenguaje de programación accesible y conocido. Aprenderás sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado, veras como se relaciona el modelado estadístico con el aprendizaje automático y harás una comparación de cada uno.
Veremos ejemplos del aprendizaje automático en la vida real y como este afecta a la sociedad.
Exploraremos muchos algoritmos populares, incluyendo la clasificación, la regresión, la agrupación en clusteres y la reducción dimensional y modelos populares como la división de entrenamiento / prueba, el error cuadrático medio, bosques aleatorios y redes neuronales.
Lo más importante de todo es que este curso transformara tus conocimientos teóricos en habilidades prácticas utilizando casos reales.
¿A quién va dirigido?
- Cualquiera interesado en aprender Machine Learning o aprendizaje automático
- Estudiantes que tienen un conocimiento de matemáticas que quieran aprender acerca del Machine Learning con Python
- Usuarios intermedios que conocen los fundamentos de Machine learning como los algoritmos clásicos de regresión lineal o logística pero buscan aprender más y explorar otros campos del aprendizaje estadístico
- Programadores que les guste el código y que estén interesados en aprender Machine Learning para aplicar dichas técnicas a sus datasets
- Estudiantes de universidad que busquen especializarse y aprender a ser Data Scientists
- Cualquier persona que no esté satisfecha con su propio trabajo y busque empezar a trabajar como científico de dato
- Cualquier persona que quiera dar valor añadido a su propia empresa utilizando las potentes herramientas de aprendizaje automático
Requisitos previos
Se necesitan conocimientos de matemáticas de bachillerato o conocimientos básicos de estadística y del álgebra lineal.
Se recomienda saber programar para enfocarse en aprender las técnicas de análisis en Python.
