Aprende Machine & Deep Learning con proyectos en Python — ¡Empieza ahora! (Curso en inglés)

En este curso práctico descubrirás cómo aplicar técnicas de Machine Learning y Deep Learning en proyectos reales, utilizando Python como lenguaje principal. A través de ejemplos y casos de estudio, aprenderás desde la preparación y visualización de datos hasta la implementación de modelos y la evaluación con métricas profesionales. El enfoque es práctico y orientado a resultados, ideal para quienes ya tienen una base y quieren llevar su conocimiento al siguiente nivel.

Las clases incluyen la implementación de algoritmos como Logistic Regression, Naive Bayes, SGDClassifier y redes neuronales, además de técnicas de procesamiento de imágenes y NLP. Al finalizar, tendrás más de 40 cheat sheets para acelerar tu trabajo en Data Science, Machine Learning, Deep Learning y Python, y habrás ganado confianza para aplicar estos métodos en proyectos reales.

El curso está diseñado para ser accesible y práctico: todo el código se realiza en Python, con explicaciones claras y ejemplos aplicables a distintos dominios. Si buscas aprender haciendo y construir soluciones que funcionen en el mundo real, este curso te ofrece las herramientas y referencias necesarias.

Índice

Lo que aprenderás:

  • Introducción a la estructura del Machine Learning y Deep Learning y su aplicación en problemas reales
  • Presentación de algoritmos de Machine Learning y Deep Learning y su implementación en proyectos
  • Implementación de algoritmos de Machine Learning y Deep Learning en Python
  • Familiaridad con la sintaxis de Python para aplicar Machine Learning y Deep Learning
  • Conocimiento de modelos de predicción
  • Preparación de datos y visualización para algoritmos de Machine Learning y Deep Learning
  • Uso de estudios de caso en proyectos
  • Aprender a usar APIs para recopilar datos actualizados y explorar diferentes conjuntos de datos
  • Introducción y uso de diversas librerías de Machine Learning y Deep Learning en Python
  • Conocer distintas redes neuronales y aplicarlas en proyectos reales
  • Procesamiento de imágenes con redes neuronales artificiales (ANN) en Python
  • Clasificación con redes neuronales usando Python
  • Familiaridad con el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y su uso en proyectos
  • Predicción de ventas, precios de productos y otros valores económicos
  • Introducción y uso de métricas de validación (matriz de confusión, accuracy, precision, recall, F1, etc.)
  • +40 cheat sheets de Data Science, Machine Learning, Deep Learning y Python

Contenido del curso:

  • Secciones: 22
  • Clases: 60
  • Duración: 5h 33m

Requisitos:

  • Conocimientos básicos de Python

¿Para quién es este curso?

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
  • Analistas de datos
  • Investigadores
  • Docentes
  • Gerentes
  • Estudiantes
  • Personas que buscan empleo

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