Curso de Dominando la Ciencia de Datos y los Fundamentos del Aprendizaje Automático

Curso de Dominando la Ciencia de Datos y los Fundamentos del Aprendizaje Automático

Un curso para principiantes en ciencia de datos, aprendizaje automático, regresión, clasificación y agrupamiento (SOLO TEORÍA)

Lo que aprenderás

Curso de Dominando la Ciencia de Datos y los Fundamentos del Aprendizaje Automático

  • Los fundamentos de Mastering Data Science
  • Dominar los fundamentos del aprendizaje automático
  • Cómo y cuándo usar cada modelo de Machine Learning
  • Realice regresiones mediante regresión lineal, SVM, árboles de decisión y modelado de conjuntos
  • Clasifique datos mediante agrupación de K-Means, máquinas de vectores de soporte (SVM), KNN, árboles de decisión, Bayes ingenuo y PCA

Requisitos

  • Solo un nivel de matemáticas de secundaria.

Descripción

Este curso está diseñado para estudiantes y estudiantes que desean desmitificar los conceptos, las estadísticas y las matemáticas detrás de los algoritmos de aprendizaje automático, y que tienen curiosidad por resolver problemas del mundo real mediante el aprendizaje automático.

Esto asegura que no se requieren conocimientos previos para comenzar a aprender de este curso. El contenido de este curso está especialmente diseñado para abarcar todos los conceptos que pertenecen al dominio de la ciencia de datos. Este curso no solo lo guía a través de los problemas y conceptos del aprendizaje automático, sino que también explica cómo implementar con éxito esos conceptos.

AI Sciences se basará en nuestra experiencia en ciencia de datos e inteligencia artificial para guiarlo a través de lo que importa y lo que no.

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Cada concepto se presenta en un lenguaje sencillo, evitando la confusión de la notación matemática y la jerga. No encontrará una cobertura académica y profundamente matemática de estos algoritmos en este curso; el enfoque está en la comprensión básica de ellos.

Cubriremos las técnicas de ciencia de datos, aprendizaje automático y minería de datos que buscan los empleadores reales, que incluyen:

  • Regresión lineal
  • Máquina de vectores de soporte (SVM)
  • Árbol de decisión y bosque aleatorio
  • Regresión logística
  • K-Vecinos más cercanos (K-NN)
  • Bayes ingenuo
  • Agrupación de K-medias
  • Agrupación jerárquica
  • Evaluación del rendimiento de los modelos de aprendizaje automático
  • Las mejores redes neuronales
  • Prácticas para científicos de datos¡y mucho más!

Si es nuevo en el campo de la ciencia de datos, no se preocupe: el curso comienza con un curso intensivo.

Si es un programador que busca cambiar a una nueva carrera profesional o un analista de datos que busca hacer la transición a la industria de la inteligencia artificial, este curso le enseñará las técnicas básicas utilizadas por los científicos de datos de la industria del mundo real.

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