¿Quieres entender cómo empresas como Google o Amazon extraen conocimiento de grandes volúmenes de datos? Este curso te lleva de la mano desde los conceptos fundamentales hasta la aplicación práctica de algoritmos de Machine Learning usando Python y scikit-learn. Las explicaciones minimizan la jerga matemática y priorizan el entendimiento práctico: verás código real que podrás ejecutar, modificar y ampliar de inmediato.
Diseñado para todos los niveles, el curso pone el foco en resolver problemas reales de regresión y clasificación con ejemplos claros y ejercicios prácticos. Si buscas incorporar Machine Learning a tu carrera o mejorar tus habilidades en Python, aquí encontrarás un camino accesible, eficaz y orientado a resultados.
Lo que aprenderás:
- Aprender a programar en Python y Scikit learn aplicado a la regresión de Machine Learning
- Aprender a resolver problemas de regresión (regresión lineal y regresión logística)
- Aprenda las matemáticas que hay detrás de los árboles de decisión
- Comprender la teoría subyacente a las técnicas de regresión lineal simple y múltiple
- Aprenda la teoría y la aplicación práctica de la regresión logística con sklearn
- Conozca los diferentes algoritmos de agrupación
Contenido del curso:
- Secciones: 11
- Clases: 88
- Duración: 2h 23m total length
Requisitos:
- Experiencia con los fundamentos de Python
- Disposición, flexibilidad y pasión por el aprendizaje
- Conocimientos matemáticos básicos
¿Para quién es este curso?
- Cualquier persona que quiera seguir una carrera relacionada con Machine Learning
- Cualquier entusiasta de la programación en Python que desee añadir a sus conocimientos "Machine Learning"
- Tecnólogos con curiosidad por saber cómo funciona el Machine Learning en el mundo real
- Programadores que buscan añadir Machine Learning a su conjunto de habilidades
¿Qué esperas para comenzar?
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