Udemy – Curso completo de Machine Learning Data Science en Python

Portada

Información

Curso completo de Machine Learning Data Science en Python

Peso:

19 GB

Idioma

Español / Spanish

Duración:

47:32 H

Archivos Base:

Instructor/es:

Juan Gabriel Gomila Salas

Requisitos

  • Se necesitan conocimientos de matemáticas de bachillerato o conocimientos básicos de estadística
  • Se recomienda saber programar un poco para enfocarse en aprender las técnicas de análisis en Python aunque no es totalmente necesario

Descripción

¿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.

Veremos paso a paso como empezar a trabajar con conceptos y algoritmos del mundo del Machine Learning. Con cada nueva clase y sección que completes tendrás unas nuevas habilidades que te ayudarán a entender este mundo tan completo y lucrativo que puede ser esta rama del Data Science.

También decirte que este curso es muy divertido, en la línea de Juan Gabriel Gomila y que aprenderás y te divertirás mientras vas aprendiendo acerca de técnicas de Machine Learning con Python. En particular, los temas que trabajaremos serán los siguientes:

  • 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
  • Además, en el curso encontrarás ejercicios, datasets para practicar basados en ejemplos de la vida real, de modo que no solo aprenderás la teoría con los vídeos, si no también a practicar para construir tus propios modelos de Machine Learning. Y como no olvidar que tendrás un github con todo el código fuente en Python para descargar y utilizar en todos tus proyectos. Así que no esperes más y apúntate al curso de Machine Learning más completo y útil del mercado español!

    ¿A quién está dirigido?

  • Cualquiera interesado en aprender Machine Learning
  • 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
  • Analistas de datos que quieran ir más allá gracias al Machine Learning
  • Cualquier persona que no esté satisfecha con su propio trabajo y busque empezar a trabajar como un Data Scientist profesional
  • Cualquier persona que quiera dar valor añadido a su propia empresa utilizando las potentes herramientas de Machine Learning
  • ¿Qué aprenderé?

    • Ser todo un master Jedi del Machine Learning con Python
    • Llevar a cabo predicciones precisas
    • Elaborar modelos robustos de Machine Learning
    • Utilizar las técnicas de Machine Learning para uso personal y para asesorar empresas
    • Tener una buena intuición de la mayoría de modelos de Machine Learning
    • Hacer análisis muy potentes y precisos
    • Dar valor añadido a tu propia empresa o negocio
    • Conocer qué modelo de Machine Learning se ajusta mejor a cada tipo de problema
    • Construir modelos diversos de Machine Learning y combinarlos para resolver cualquier problema que uno se plantee
    • Utilizar técnicas avanzadas para reducir la dimensión del problema

    Contenido

    • Introduccón
    • Instalando nuestra herramienta de trabajo
    • Una introducción al análisis predictivo y al Machine Learning
    • Limpieza de Datos
    • Operaciones de manejo de datos
    • Conceptos básicos de estadística para la modelización predictiva
    • Regresión lineal con Python
    • Regresión logística con Python
    • Clustering y clasificación
    • Árboles y bosques aleatorios
    • Máquinas de Soporte Vectorial
    • K Nearest Neighbors
    • Sistemas de recomendación
    • Análisis de componentes principales
    • Introducción a las redes neuronales y al deep learning con TensorFlow
    • Juntar código de R y Python con la librería rpy2
    • ¿Qué nos depara el futuro?

    Capturas

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    Como descargar

    Enlaces de Descarga

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    Web Oficial

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