3 Cursos Machine Learning y Minería de datos (Español, Udemy)

09/01/2020Udemy
Os dejo 3 cursos de Machine learning en Español. Son unidades temáticas, en las que contará con vídeos, actividades, temario, foros que le ayudarán a realizar el curso de manera eficiente y entretenida.



Ejemplos de itinerarios formativos que te encontrarás:

Este curso se enfoca en un subcampo específico de la minería de datos llamado modelado predictivo. Este es el campo de la minería de datos que es el más útil en la industria e investigación siendo estas técnicas las más potente y necesarias que un investigador debe tener en su fase de de desarrollo.

Contenidos:

Unidad 1: Introducción
1. Conceptos básicos de machine learning.
2. Weka Workbench como nuestro entorno de machine learning.
3. Conclusiones.
Unidad 2: Minería de datos en Weka
1. Planeles en Weka.
2. Conociendo nuestros datos en los paneles de Weka.
3. Conclusiones.
Unidad 3: Pre-análisis y pre-tratamiento de datos
1. Clasificación de datos en machine learning.
2. Conjunto de datos para machine learning.
3. Pre-análisis de datos.
4. Conclusiones.
Unidad 4: Pre-procesamiento de datos para machine learning
1. Normalización y estandarización de los datos.
2. Transformar los datos de machine learning.
3. Manejar valores perdidos en los datos de machine learning.
4. Conclusiones.
Unidad 5: Análisis de datos en machine learning
1. Future Selection en machine learning.
2. Uso de algoritmos de machine learning.
3. Estimar el resultado de los algoritmos.
4. Estimar una línea base de los resultados.
5. Conclusiones.
Unidad 6: Fase de modelado en machine learning
1. Algoritmos de clasificación.
2. Algoritmos de regresión.
3. Algoritmos ensamblados.
4. Conclusiones.
Unidad 7: Fase ‘Tuning’ en machine learning
1.Comparar el rendimiento de los algoritmos.
2. ‘Tunear’ los parámetros (hiperparámetros) de los algoritmos.
3. Guardar nuestros modelos y hacer predicciones.
4. Conclusiones.
Unidad 8: Proyectos en machine learning
1. Trabajar un proyecto de clasificación multiclase.
2. Trabajar un proyecto de clasificación binario.
3. Trabajar un proyecto de regresión.
4. Conclusiones

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