Curso completo de Machine Learning: Data Science en Python | Data Science Online Course by Udemy

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Aprende los algoritmos de Machine Learning con Python para convertirte en un Data Science con todo el cdigo para usar

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Curso completo de Machine Learning: Data Science en Python

Te suenan las palabras Machine Learning o Data Scientist? Te pica la curiosidad de para qu sirven estas tcnicas o por qu empresas de todo el mundo pagan un sueldo de 120.000 hasta 200.000$ al ao a un cientfico de datos?Pues este curso est pensado y diseado por todo un profesional del mundo del Data Science como es Juan Gabriel Gomila, de modo que os va a compartir todo su conocimiento y ayudaros a entender la teora tan compleja sobre las matemticas que tiene detrs, los algoritmos y libreras de programacin con Python para convertiros en todo unos expertos a pesar de que no tengis experiencia previa. Veremos paso a paso como empezar a trabajar con conceptos y algoritmos del mundo del Machine Learning. Con cada nueva clase y seccin que completes tendrs unas nuevas habilidades que te ayudarn a entender este mundo tan completo y lucrativo que puede ser esta rama del Data Science. Tambin decirte que este curso es muy divertido, en la lnea de Juan Gabriel Gomila y que aprenders y te divertirs mientras vas aprendiendo acerca de tcnicas de Machine Learning con Python. En particular, los temas que trabajaremos sern los siguientes: Parte1 – Instalacin de Python y paquetes necesarios para data science, machine learning y visualizacin de los datosParte 2 – Evolucin histrica del anlisis predictivo y el machine learningParte 3 -Pre procesado y limpiezade los datosParte4 – Manejo de datos y data wrangling, operaciones con datasets y distribuciones de probabilidad ms famosasParte 5- Repaso de estadstica bsica, intervalos de confianza, contrastes de hiptesis, correlacin. Parte 6 -Regression lineal simple, regresin lineal mltiple y regresin polinomial, variables categricas y tratamiento de outliers. Parte 7 – Clasificacin con regresin logstica, estimacin con mxima verosimititud, validacin cruzada, K-fold cross validation, curvas ROCParte 8 – Clustering, K-means, K-medoides, dendrogramas y clustering jerrquico, tcnica del codo y anlisis de la siluetaParte 9 -Clasificacin con rboles, bosques aleatorios, tcnicas de poda, entropa, maximizacin de la informacinParte10- Support Vector Machines para problemas de clasificacin y regresin, kernels no lineales, reconocimiento facial (cmo funciona CSI)Parte 11- Los K vecinos ms cercanos, decisin por mayora, programacin de algoritmos de Machine Learning vs libreras de PythonParte12- Anlisis de componentes principales, reduccin de la dimensin, LDAParte 13- Deep learning, Reinforcement Learning, Redes neuronales artificiales y convolucionalesy Tensor FlowAdems, en el curso encontrars ejercicios, datasets para practicar basados en ejemplos de la vida real, de modo que no solo aprenders la teora con los vdeos, si no tambin a practicar para construir tus propios modelos de Machine Learning. Y como no olvidar que tendrs un github con todo el cdigo fuente enPython para descargar y utilizar en todos tus proyectos. As que no esperes ms y apntate al curso de Machine Learning ms completo y til del mercado espaol!

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