El aprendizaje automático y la minería de datos utilizan los mismos algoritmos y técnicas que la minería de datos, excepto que los tipos de predicciones varían. Mientras que la minería de datos descubre patrones y conocimientos previamente desconocidos, el aprendizaje automático reproduce patrones y conocimientos conocidos y, además, aplica automáticamente esa información a los datos, la toma de decisiones y las acciones.
El aprendizaje profundo, por otro lado, utiliza potencia informática avanzada y tipos especiales de redes neuronales y los aplica a grandes cantidades de datos para aprender, comprender e identificar patrones complicados. La traducción automática de idiomas y los diagnósticos médicos son ejemplos de aprendizaje profundo.
R es un lenguaje popular para el aprendizaje automático en las principales empresas de tecnología. Casi todos contratan científicos de datos que usan R. Facebook, por ejemplo, usa R para realizar análisis de comportamiento con los datos de las publicaciones de los usuarios.
Google usa R para evaluar la efectividad de los anuncios y hacer pronósticos económicos. Y, por cierto, no se trata solo de empresas de tecnología: R se utiliza en empresas de análisis y consultoría, bancos y otras instituciones financieras, instituciones académicas y laboratorios de investigación, y prácticamente en todos los demás lugares donde los datos necesitan analizarse y visualizarse.
En 2018, el 66% de los científicos de datos informaron que usaban Python a diario, lo que la convierte en la herramienta número uno para los profesionales de la analítica.
Los expertos en aprendizaje automático esperan que esta tendencia continúe con un desarrollo creciente en el ecosistema de Python. Y aunque su viaje para aprender a programar en Python puede que apenas esté comenzando, es bueno saber que las oportunidades de empleo son abundantes (y crecen) también.
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python & R
Cubre regresión, árboles de decisión, SVM, redes neuronales, CNN, predicción de series de tiempo y más utilizando Python y R
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¿Para quién es este curso?
- Personas que siguen una carrera en ciencia de datos
- Profesionales que trabajan que comienzan su viaje de datos
- Estadísticos que necesitan más experiencia práctica
Requisitos
- Los estudiantes deberán instalar el software Anaconda, pero tenemos una lección separada para guiarlo a instalar el mismo.
Lo que aprenderás
- Aprenda a resolver problemas de la vida real utilizando las técnicas de aprendizaje automático.
- Modelos de aprendizaje automático como regresión lineal, regresión logística, KNN, etc.
- Modelos avanzados de aprendizaje automático como árboles de decisión, XGBoost, Random Forest, SVM, etc.
- Comprensión de los conceptos básicos de estadística y conceptos de Machine Learning.
- Cómo realizar operaciones estadísticas básicas y ejecutar modelos ML en Python
- Conocimiento profundo de la recopilación de datos y el preprocesamiento de datos para el problema del aprendizaje automático
- Cómo convertir un problema empresarial en un problema de aprendizaje automático
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Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
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