¡Prepárese para sumergirse en el mundo del aprendizaje automático (ML) usando Python! Este curso es para usted, ya sea que desee avanzar en su carrera de ciencia de datos o comenzar con el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Este curso comenzará con una introducción suave al aprendizaje automático y lo que es, con temas como aprendizaje supervisado y no supervisado, regresión lineal y no lineal, regresión simple y más.

Luego, se sumergirá en las técnicas de clasificación utilizando diferentes algoritmos de clasificación, a saber, K-vecinos más cercanos (KNN), árboles de decisión y regresión logística. También aprenderá sobre la importancia y los diferentes tipos de agrupamiento, como k-means, agrupamiento jerárquico y DBSCAN.


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Con todos los muchos conceptos que aprenderá, se pondrá un gran énfasis en el aprendizaje práctico. Trabajará con bibliotecas de Python como SciPy y scikit-learn y aplicará su conocimiento a través de laboratorios. En el proyecto final, demostrará sus habilidades creando, probando y comparando varios modelos de aprendizaje automático utilizando diferentes algoritmos.

Al final de este curso, tendrá habilidades de preparación para el trabajo para agregar a su currículum y un certificado en aprendizaje automático para demostrar su competencia.

Lo que vas a aprender

  • Describir los diversos tipos de algoritmos de aprendizaje automático y cuándo usarlos
  • Compare y contraste los métodos de clasificación lineal, incluida la predicción multiclase, las máquinas de vectores de soporte y la regresión logística.
  • Escriba código de Python que implemente varias técnicas de clasificación, incluidos los vecinos más cercanos (KNN), árboles de decisión y árboles de regresión.
  • Evalúe los resultados de la regresión lineal simple, no lineal y múltiple en un conjunto de datos utilizando métricas de evaluación

Las habilidades que conseguirás

  • SCIPY Y SCIKIT-LEARN
  • Aprendizaje automático
  • Regresión
  • Clasificación
  • Agrupación jerárquica

Los temas del curso son:

  1. Introducción al aprendizaje automático
  2. Regresión
  3. Clasificación
  4. Clasificación lineal
  5. Agrupación
  6. Examen final y proyecto

Este curso es ofrecido por: Habilidades en redes de IBM

IBM es el líder mundial en transformación empresarial a través de una plataforma de nube híbrida abierta e IA, y atiende a clientes en más de 170 países de todo el mundo. En la actualidad, 47 de las 50 empresas de Fortune confían en IBM Cloud para administrar sus negocios, y la IA empresarial de IBM Watson está trabajando arduamente en más de 30 000 compromisos.

IBM es también una de las organizaciones de investigación empresarial más vitales del mundo, con 28 años consecutivos de liderazgo en patentes.

Sobre todo, guiada por los principios de confianza y transparencia y el apoyo a una sociedad más inclusiva, IBM se compromete a ser un innovador tecnológico responsable y una fuerza para el bien en el mundo.

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Jesús Amaro

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