Bootcamp de aprendizaje automático y ciencia de datos con R & Python
Aprenda R, Python, Machine Learning, Deep Learning, Google Colab, proyectos del mundo real con código y orientación paso a paso.
Lo que aprenderás
Bootcamp de aprendizaje automático y ciencia de datos con R & Python
- Por qué necesitamos Data Mining y Machine Learning
- ¿Qué es la minería de datos?
- ¿Qué es el aprendizaje automático?
- Programación tradicional versus aprendizaje automático
- Pasos para resolver un problema de minería de datos y aprendizaje automático
- Tipos de aprendizaje en el aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, refuerzo)
- Clasificación y agrupación
- Configuración del entorno para el aprendizaje automático: lenguaje R y estudio R, Python, Anaconda
- Introducción al aprendizaje profundo: conferencia invitada
- Proyecto de aprendizaje automático: Proyecto de predicción de precios de automóviles
- Kaggle - Covid 19- Clasificación (Radiografía de tórax) - Covid-19 y neumonía
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje sin supervisión
Requisitos
- Computadora con conexión a Internet
- Python o cualquier lenguaje de programación
Descripción
Academy of Computing & Artificial Intelligence se enorgullece de presentarle el curso “Ingeniería de datos con Python”. Todo empezó cuando el equipo de expertos del Academia de Computación e Inteligencia Artificial (Doctorado, Candidatos a Doctorado, Profesores Sénior, Consultores, Investigadores) y Expertos de la Industria. Los gerentes de contratación estaban teniendo una discusión sobre los trabajos y habilidades mejor pagados en el sector de TI / Ciencias de la computación / Ingeniería / Ciencia de datos en 2021.
Al final del curso, podrá comenzar su carrera en Data Mining & Machine Learning.
1) Introducción al aprendizaje automático - [A -Z] Formación integral con orientación paso a paso
2) Configuración del entorno para el aprendizaje automático: guía paso a paso [R Programming & Python]
3) Aprendizaje supervisado: (regresión lineal univariante, regresión lineal multivariante, regresión logística, clasificador de Bayes ingenuo, árboles, máquinas de vectores de soporte (SVM), bosque aleatorio)
4) Aprendizaje no supervisado
5) Redes neuronales convolucionales - CNN
6) Redes neuronales artificiales
7) Proyectos del mundo real con código fuente
Resultados del aprendizaje del curso
Dar a conocer el (aprendizaje supervisado y no supervisado) que se incluye en el aprendizaje automático (por qué necesitamos la minería de datos y el aprendizaje automático, qué es la minería de datos, qué es el aprendizaje automático, la programación tradicional frente al aprendizaje automático, los pasos para resolver un problema de minería de datos y aprendizaje automático , Clasificación, Agrupación)
Describir métodos inteligentes de resolución de problemas mediante el uso adecuado de técnicas de aprendizaje automático.
Para construir modelos neuronales apropiados usando un marco de Python de última generación.
Para configurar el entorno para el aprendizaje automático: guía paso a paso [R Programming & Python]
Redes neuronales convolucionales - CNN
Recursos del MIT y muchas universidades famosas
Proyectos con Fuente
