Descarga Curso completo - Machine Learning Data Science en Python

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Descarga curso gratis Machine Learning Data Science en Python

¿Te suenan las palabras Machine Learning o Data Scientist? ¿Te pica la curiosidad de para qué sirven estas técnicas o por qué empresas de todo el mundo pagan un sueldo de 120.000 hasta 200.000$ al año a un científico de datos? Pues este curso está pensado y diseñado por todo un profesional del mundo del Data Science como es Juan Gabriel Gomila, de modo que os va a compartir todo su conocimiento y ayudaros a entender la teoría tan compleja sobre las matemáticas que tiene detrás, los algoritmos y librerías de programación con Python para convertiros en todo unos expertos a pesar de que no tengáis experiencia previa.

Temas del curso

Parte 1 - Instalación de Python y paquetes necesarios para data science, machine learning y visualización de los datos

Parte 2 - Evolución histórica del análisis predictivo y el machine learning
Parte 3 - Pre procesado y limpieza de los datos
Parte 4 - Manejo de datos y data wrangling, operaciones con datasets y distribuciones de probabilidad más famosas
Parte 5 - Repaso de estadística básica, intervalos de confianza, contrastes de hipótesis, correlación,...
Parte 6 - Regression lineal simple, regresión lineal múltiple y regresión polinomial, variables categóricas y tratamiento de outliers.
Parte 7 - Clasificación con regresión logística, estimación con máxima verosimititud, validación cruzada, K-fold cross validation, curvas ROC
Parte 8 - Clustering, K-means, K-medoides, dendrogramas y clustering jerárquico, técnica del codo y análisis de la silueta
Parte 9 - Clasificación con árboles, bosques aleatorios, técnicas de poda, entropía, maximización de la información
Parte 10 - Support Vector Machines para problemas de clasificación y regresión, kernels no lineales, reconocimiento facial (cómo funciona CSI)
Parte 11 - Los K vecinos más cercanos, decisión por mayoría, programación de algoritmos de Machine Learning vs librerías de Python
Parte 12 - Análisis de componentes principales, reducción de la dimensión, LDA
Parte 13 - Deep learning, Reinforcement Learning, Redes neuronales artificiales y convolucionales y Tensor Flow
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