Curso Machine Learning con Python desde cero del centro TrainingIT

Descripción

Este curso se ha elaborado con la intención de enseñar los fundamentos de aprendizaje automático y aplicarlos con Python y librerías como NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn. En el transcurso de la formación se construyen modelos reales de clasificación, regresión, clustering y reglas de asociación, además de aprender técnicas de preparación de datos, validación y despliegue de modelos en entornos productivos.

A quién va dirigido

La formación es perfecta tanto para profesionales de negocio que trabajan con datos, como para quienes deseen iniciarse en el Machine Learning de forma estructurada y práctica.

Objetivos

1. Asimilar los fundamentos del Machine Learning y sus aplicaciones.
2. Utilizar librerías esenciales para construir modelos.
3. Implementar algoritmos de clasificación, regresión y clustering.
4. Explorar patrones ocultos en datos mediante reglas de asociación.
5. Conocer el proceso básico de despliegue de modelos en entornos reales.

Temario

1.INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

1.1 ¿Qué es el Machine Learning?

1.2 Machine Learning & Inteligencia Artificial & Deep Learning

1.3 Tipos de Machine Learning

2.INTRODUCCIÓN A PYTHON

2.1 Instalación Python + Jupyter

2.2 Conceptos básicos de Python

2.3 Introducción a las librerías: Numpy

2.4 Introducción a las librerías: Pandas

2.5 Introducción a las librerías: Matplotlib

2.6 Librería Machine Learning Scikit-Learn

3.MACHINE LEARNING – CLASIFICACIÓN

3.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLASIFICACIÓN?

3.2 Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, Naive Bayes, Logistic Regression. KNN)

3.3 Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico Clasificación

3.4 Ejercicio codificación – CLASIFICACIÓN

4.MACHINE LEARNING – REGRESIÓN

4.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGRESIÓN?

4.2 Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal

4.3 Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico REGRESIÓN

5.MACHINE LEARNING – CLUSTERING

5.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLUSTERING?

5.2 Algoritmo Machine Learning K-Means

5.3 Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico CLUSTERING

6.MACHINE LEARNING – REGLAS DE ASOCIACIÓN

6.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN?

6.2 Algoritmo Reglas de Asociación – “Apriori”

6.3 Explicación paso a paso – Caso Práctico Reglas de Asociación

7. DESPLIEGUE DE SOLUCIONES MACHINE LEARNING

7.1 ¿Cómo desplegamos un modelo de Machine Learning?

7.2 Caso práctico despliegue de un proyecto Machine Learning

8 Conclusiones

8.1 Conclusiones

Titulación obtenida

Cuando la formación haya finalizado se hará entrega de un certificado de aprovechamiento.

Requisitos

Para la realización del curso no se requiere de experiencias o conocimientos en el sector.

Información Adicional

Precio: 262,00 €

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