La ciencia de los datos es soportada por diversas áreas de conocimiento, siendo el aprendizaje automático una de las más relevantes. ¿Y qué es esto? Es la creación de modelos predictivos, regresivos y de clasificación a partir de una fuente amplia de datos, que se divide en dos principales categorías: Aprendizaje Supervisado y No Supervisado. En este curso aprenderás los fundamentos del aprendizaje automático y obtendrás las herramientas necesarias para la creación de modelos de predicción, regresión y clasificación con ayuda de Phyton.
Overview
Syllabus
Módulo 1: Introducción al modelado de datos.
Este módulo es un preambulo al curso. Instalarás el software necesario para trabajar en el contenido del curso. Modelarás conjuntos de datos mediante el método de regresión lineal para realizar predicciones simples e introducirte a los alcances del machine learning.
Módulo 2: Regresión y clasificación.
Implementarás métodos de regresión y clasificación de datos para definir modelos matemáticos que permitan la predicción, análisis e identificación de patrones para tomar decisiones acertadas.
Módulo 3: Mejorando tus modelos.
Utilizaras diferentes métodos de selección de variables y preparación de conjunto de datos para optimizar tus modelos de predicción y control utilizando distintos métodos de aprendizaje de máquina basado en lenguaje Python.
Módulo 4: Agrupamiento y series de tiempo.
Profundizarás en técnicas de optimización para los modelos mas complejos. Además, aplicarás algoritmos de agrupamientos y series de tiempo para que tus modelos generen predicciones mas precisas.
Taught by
Eduardo Rodríguez del Ángel and Jorge Alberto Cerecedo Córdoba
