¿Qué voy aprender?

  • Usar Python para Machine Learning y Data Science

  • Implementar algoritmos de Machine Learning

  • Usar Scikit-learn, el módulo más utilizado para Machine Learning

  • Usar Plotly para hacer gráficos interactivos

  • Aprender Numpy para el procesamiento numérico

  • Aprender a usar Matplotlib para hacer gráficos con los datos

  • Aprender Regresión Lineal para Machine Learning

  • Aprender Regresión Logística para Machine Learning

  • Aprender Random Forest para Machine Learning

  • Aprender a contruir árboles de decisión para el aprendizaje de máquinas


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¿A quién está dirigido?

  • Aquellos estudiantes interesados en aprender Python, Machine Learning y Data Science

Requisitos

  • No hay requisitos para este curso


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Descripción del curso

Es un curso básico de Machine Learning en español, completamente práctico, donde todas las lecciones están explicadas mediante ejemplos, para que se puedan entender fácilmente.

Estos son los temas principales que se tratan en este curso de Machine Learning.

  • Configuración del entorno (instalación de Anaconda y Jupyter Notebook online)


  • Curso básico de Python (Números, cadenas, listas, diccionarios, tuplas, conjuntos, operadores, función range, map, filter, bucles for y while, y funciones lambda)


  • Módulo Numpy (Numpy con listas, funciones arange, ones, zeros, linspace, números aleatorios y arrays de 1 y 2 dimensiones)


  • Módulo Pandas (Series, Data Frames, selección de datos, modificación de filas, tratar valores nulos, agrupación por columnas, combinar Data Frames, Merge y Join en Data Frames, leer ficheros tipo excel, leer páginas web HTML, grabar Data Frames en tablas SQL y gráficos con pandas)


  • Módulo Matplotlib (gráficos, multigráficos, tamaño del gráfico, crear 2 gráficos en la misma figura, color del gráfico, tipo de línea y marcadores)


  • Módulo Seaborn (Gráficos de distribución, gráficos para columnas de tipo categoría, mapas de calor, gráficos de regresión, estilos y colores)


  • Módulos Plotly y Cufflinks (Gráficos interactivos)


  • Módulo sckit-learn (módulo de Machine Learning)


  • Regresión Lineal (algoritmo de Machine Learning)


  • Regresión Logística (algoritmo de Machine Learning)


  • Algoritmo de los k-vecinos más cercanos  (algoritmo de Machine Learning)


  • Algoritmo de árboles de decisión  (algoritmo de Machine Learning)


  • Algoritmo de Random Forest  (algoritmo de Machine Learning)


  • Algoritmo de máquinas de vectores de soporte  (algoritmo de Machine Learning)


  • Algoritmo de k-medias  (algoritmo de Machine Learning)


Aprenderás Machine Learning de forma práctica y sencilla, con videos cortos y más de 80 ejemplos !


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Reseñas

Valoraciones
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