Formación Machine Learning - Bootcamp DS4
¡Potencializa tus habilidades y competencias como persona científica de datos haciendo uso de los principales recursos que el Aprendizaje Automático te ofrece!
Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science
52h
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Artículos
### Machine Learning
Como seres humanos, tenemos la capacidad de aprender a detectar diferentes tipos de patrones. Sin embargo, a medida que aumenta la cantidad y la calidad de los datos que recopilamos, se vuelve cada vez más desafiante desarrollar en nuestra mente un modelo que describa lo que ocurre u ocurrirá en situaciones específicas.
Aprenderás a utilizar los recursos que te ofrece la biblioteca Scikit-Learn, para crear soluciones con el auxilio de la ciencia de datos. Comenzaremos con el aprendizaje supervisado experimentando a través de los principales algoritmos para la clasificación, como KNN, Árboles de Decisión y Bernoulli Naive Bayes. Posteriormente, analizaremos el aprendizaje no supervisado entendiendo cómo funciona la clusterización utilizando el algoritmo K-Means. Finalmente, aprenderemos métricas para la validación de nuestros modelos para evaluar su efectividad.
¿Por qué estudiar Machine Learning?
Una de las principales razones para estudiar Machine Learning tiene que ver con su utilidad para mejorar procesos, productos y servicios. Esto es posible porque aprendemos de los datos que recopilamos.
En la práctica, en lugar de implementar estrategias de resolución rápidas para nuestros datos, podemos entrenar algoritmos, probar, validar contra modelos base y ponerlos en producción, midiendo el resultado de nuestros modelos.
En los cursos de esta formación, 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.
¿Quieres sumergirte junto a nosotros en Machine Learning? ¡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.
Christian Velasco
Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.
Paso a paso
1 Entendiendo las bases para la Clasificación
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 Profundizando en el análisis de los datos
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 cómo validar nuestros modelos.
Además exploraremos otro tema importante para el aprendizaje automático, la agrupación en clusters .
Nos sumergiremos en los algoritmos de agrupación en clusters, discutiremos los principales métodos y sus métricas de evaluación y aprenderemos a cómo extraer patrones de los datos.
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