Python es un lenguaje de programación de uso general, alto nivel y multipropósito. Lo mejor de Python es que es compatible con gran parte de la tecnología actual, incluidas vastas bibliotecas para Twitter, minería de datos, cálculos científicos, diseño, servidor de back-end para sitios web, simulaciones de ingeniería, aprendizaje artificial, realidad aumentada y mucho más. Además, es compatible con todo tipo de desarrollo de aplicaciones.
Se necesitan expertos en ciencia de datos en casi todos los campos, desde la seguridad gubernamental hasta las aplicaciones de citas. Millones de empresas y departamentos gubernamentales confían en Big Data para tener éxito y servir mejor a sus clientes. Por lo tanto, las carreras de ciencia de datos tienen una gran demanda.
En este curso, comenzaremos desde el principio y llegaremos hasta el final del “Aprendizaje automático” con ejemplos.
Antes de cada lección, habrá una parte teórica. Después de aprender las partes teóricas, reforzaremos la asignatura con ejemplos prácticos.
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo AZ: Python práctico
Aprenda a crear aprendizaje automático y algoritmos profundos en las plantillas de código Python incluidas. Python en la ciencia de datos | 2021
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¿Para quién es este curso?
- El aprendizaje automático no solo es útil para mensajes de texto predictivos o reconocimiento de voz de teléfonos inteligentes. El aprendizaje automático se aplica constantemente a nuevas industrias y nuevos problemas. Es para todos
- Cualquiera que quiera empezar a aprender “Machine Learning”
- Cualquiera que necesite una guía completa sobre cómo comenzar y continuar su carrera con el aprendizaje automático
- Desarrollador de software que quiera aprender “Aprendizaje automático”
- Estudiantes interesados en aplicaciones de ciencia de datos para principiantes en el entorno de Python
- Personas que desean especializarse en el entorno Anaconda Python para ciencia de datos y computación científica
- Estudiantes que desean aprender la aplicación del aprendizaje supervisado (clasificación) en datos reales usando Python
Requisitos
- Conocimientos básicos del lenguaje de programación Python
- Ser capaz de operar e instalar software en una computadora
- Software y herramientas gratuitos utilizados durante el curso
- Determinación por aprender y paciencia.
- Motivación para aprender el segundo lenguaje del programa relativo con mayor número de ofertas de trabajo entre todos los demás
- Bibliotecas de visualización de datos en python como seaborn, matplotlib
Lo que aprenderás
- El aprendizaje automático no solo es útil para mensajes de texto predictivos o reconocimiento de voz de teléfonos inteligentes. El aprendizaje automático se aplica constantemente a nuevas industrias y nuevos problemas. Si eres un especialista en marketing, un diseñador de videojuegos o un programador, mi curso sobre Udemy te ayudará a aplicar el aprendizaje automático a tu trabajo.
- Aprenda el aprendizaje automático con ejemplos prácticos
- ¿Qué es el aprendizaje automático?
- Terminología de aprendizaje automático
- Métricas de evaluación
- ¿Qué son la clasificación y la regresión?
- Evaluación de métricas de errores de clasificación de rendimiento
- Evaluación de métricas de error de regresión de rendimiento
- Aprendizaje supervisado
- Compensación entre validación cruzada y variación de sesgo
- Utilice matplotlib y seaborn para visualizaciones de datos
- Aprendizaje automático con SciKit Learn
- Algoritmo de regresión lineal
- Algoritmo de regresión logística
- K Algoritmo de vecinos más cercanos
- Árboles de decisión y algoritmo de bosque aleatorio
- Algoritmo de máquina de vectores de soporte
- Aprendizaje sin supervisión
- K significa algoritmo de agrupación en clústeres
- Algoritmo de agrupamiento jerárquico
- Análisis de componentes principales (PCA)
- Algoritmo del sistema de recomendación
- Python
- Aprendizaje automático
- Aprendizaje profundo
- Visualización de datos
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Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
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