¿Qué voy aprender?

  • Investigar que con Python también se puede hacer ciencia de datos y machine learning.

  • Aplicar técnicas de machine learning y ciencia de datos en proyectos con python

  • Que el alumno descubra el potencial de las técnicas de Machine Learning para el análisis de datos y sobre todo para extracción de información a partir de los datos. Es decir, sacar valor a los datos.

  • Presentar con casos prácticas las técnicas de Machine Learning que actualmente se utilizan en soluciones de análisis de datos, tanto en Big Data como en Data Science en general.

  • Dar a conocer una de las herramientas más fáciles de utilizar para aplicar Machine Learning a problemas reales de una manera sencilla, como es Python, Numpy y Scikit-Learn.


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¿A quién está dirigido?

  • Desarrolladores python interesados en herramientas de machine learning y data science

Requisitos

  • Es necesario tener conocimientos básico de python.

  • Es necesario tener instalada la distribución de Python de Anaconda, preferentemente la versión de Python3. Se usarán principalmente las librerías numpy, scipy, pandas, scikit-learn y pyspark.

  • Es necesario tener instalado python.Trabajaremos con python 3.6


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Descripción del curso

  • Este curso pretende ser una introducción a las técnicas más relevantes de Machine Learning y mostrar ejemplos de aplicación de estas técnicas. Que sirva para conocer qué técnicas existen, en qué se fundamentan y sobre qué tipos de problemas pueden aplicarse. 

  • El enfoque será teórico-práctico y se hará uso del lenguaje de programación Python y del toolkit Scikit Learn. Se recomienda a los alumnos instalarse ANACONDA en su plataforma habitual. ANACONDA incluye Python, Scikit-Learn y Matplotlib. La versión de python que utilizaremos será la 3.6.

  • También veremos pyspark como plataforma de desarrollo de aplicaciones distribuídas

  • Entre los principales objetivos podemos destacar:

  • Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning.

  • Introducir las principales librerías que podemos encontrar en python para aplicar técnicas de machine learning a los datos.

  • Introducir las principales librerías que podemos encontrar en python para tratamiento y visualización de datos

  • Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos,pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos.

  • Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning.

  • Introducir scikit-learn como herramienta para resolver problemas de machine learning.

  • Introducir pyspark como herramienta para aplicar técnicas de big data y map-reduce a los datos.

  • Conocer y aplicar algoritmos de machine learning con pyspark.

  • Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos


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Reseñas

Valoraciones
169
3.05

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