Formación Machine Learning
¡Aprende la tecnología que no para de crecer!
Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science
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### Machine Learning
Como seres humanos, podemos aprender a detectar diferentes tipos de patrones. Sin embargo, a medida que avanza la cantidad y calidad de los datos que capturamos, se vuelve cada vez más difícil desarrollar en nuestra mente un modelo que describa lo que sucede o sucederá en determinadas situaciones.
¿Qué es Machine Learning?
Machine Learning es una subárea de la inteligencia artificial que estudia el reconocimiento de patrones a través de los datos.
Imagínate, por ejemplo, una escuela secundaria que pueda predecir si los estudiantes están en riesgo de abandonar el curso, a fin de brindar una solución antes de que esto suceda, reduciendo las tasas de deserción escolar.
¿Por qué utilizar Machine Learning?
Machine Learning se utiliza para mejorar procesos, productos y servicios. Esto es posible porque aprendemos de los datos que recopilamos.
En la práctica, en lugar de implementar heurísticas simples, podemos entrenar algoritmos, probar, validar contra modelos base y ponerlos en producción, midiendo el resultado de nuestros modelos.
En los cursos de esta formacion, veremos diferentes formas de abordar los problemas, siempre tratando de resolver o mirar nuestros desafíos desde diferentes puntos de vista, encontrando la mejor herramienta para cada solución.
¿Qué hace el profesional de Machine Learning?
Como profesional de Machine Learning, puedes ingresar a un mercado en constante crecimiento y ayudar a las empresas a optimizar los recursos, escalar el servicio, aumentar la seguridad laboral o disminuir las interrupciones y mucho más.
¿ Quieres sumegirte junto a nosotros en esta area? ¡Vamos!
¿Por qué estudiar esta formación?
Guía de aprendizaje
Contenido diseñado para facilitar tu estudio
De básico a avanzado
Formación completa para el mercado
Tu en el mercado
De cero al trabajo soñado en su área de interés
¡Comience esta capacitación ahora mismo y prepárese para su próximo proyecto!
De quién aprenderás
Álvaro Hernando Camacho Diaz
Álvaro es un ingeniero de Machine Learning con formación en Ingeniería de Telecomunicaciones y una especialización en Data Analytics. Posee un MBA en Telecomunicaciones, Sistemas Informáticos e IoT, y actualmente está cursando un MBA en Ingeniería y Arquitectura de Nube. Actualmente, trabaja como Consultor Senior en Amaris Consulting y se enorgullece de su rol como Instructor de Ciencia de Datos en Alura Latam.
Jessica De Sousa
Venezuelan, working currently as a Data Scientist at Nubank. I'm graduated in Applied Mathematics and I have an MSc in Computer Science.
Alejandro Gamarra
Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento. Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/
Paso a paso
1 Primeros pasos
¡Sumérjete en el mundo de aprendizaje automático!
Para empezar, aprenderás sobre muchos problemas cotidianos que se pueden resolver con el aprendizaje automático.
Descubre cómo puedes ayudar a que tu empresa o tu negocio crezcan: por ejemplo, clasificando a los clientes en categorías que pronto servirán como indicador de los productos que se pueden ofrecer. ¡Analiza resultados y compara diferentes algoritmos de manera válida y utiliza el poder del Machine Learning para optimizar tus procesos!
2 Avanzando en la clasificación y Clusterización Avanzada
En la primera parte, tuvimos una descripción general del poder de Machine Learning, trabajamos con algoritmos de clasificación, regresión y agrupación.
En este paso, exploraremos la clasificación aún más, sabremos qué hay detrás de escena de este proceso y aprenderemos a cómo reducir la complejidad de sus datos al reducir la cantidad de información a través de selección de características y técnicas de reducción de dimensionalidad.
Además de explorar otro tema importante para el aprendizaje automático, la agrupación en clusteres .
Nos sumergiremos en los algoritmos de agrupación en clusteres, discutiremos los principales métodos y sus métricas de evaluación y aprenderemos a cómo extraer patrones de los datos.
3 Validación y optimización
Hemos avanzando y ahora es el momento de profundizar aún más en Machine Learning.
En esta parte, aplicaremos técnicas de validación cruzada y usaremos aleatoriedad a nuestro favor. Entendamos cómo y cuándo utilizar varias estrategias de validación cruzada, como KFold , StratifiedKFold o GroupKFold.
¡Además, aprenderemos a cómo mejorar la eficiencia de nuestros algoritmos con GridSearchCV y a optimizar el tiempo de búsqueda con RandomizedSearch!
Es este paso aumentamos un poco la complejidad, ¡así que prepara tu equipo porque la inmersión estará llena de desafíos!
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