Machine Learning de A a la Z: R y Python para...
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Dominar el Machine Learning con R y con Python. Tener intuición en la mayoría de modelos de Machine Learning. Hacer predicciones precisas y acertadas. Crear unos análisis elaborados. Crear modelos de Machine Learning robustos y consistentes. Crear valor añadido a tu propio negocio. Utilizar el Machine Learning para cuestiones personales. Dominar aspectos específicos como por ejemplo Reinforcement Learning, NLP o Deep Learning Conocer las técnicas más avanzadas como la reducción de la dimensionalidad. Saber qué modelo de Machine Learning usar para cada tipo de problema. Crear toda una librería de modelos de Machine Learning y saber cómo combinarlos para resol cualquier problema. A quién va dirigido Cualquier estudiante que esté interesado en el Machine Learning. Estudiantes con nivel de matemáticas de bachillerato que quieren iniciarse en Machine Learning. Estudiantes de nivel intermedio con conocimientos básicos de Machine Learning, incluyendo algoritmos clásicos de regresión lineal o logística, pero que quieren aprender más y explorar los diferentes campos del Machine Learning. Estudiantes que no se sienten cómodos programando pero se interesan por el Machine Learning y quieren aplicar las técnicas al análisis de data sets. Unisitarios que quieren iniciarse en el mundo del Data Science. Cualquier analista de datos que quiera mejorar sus habilidades en Machine Learning. Personas que no están satisfechas con su trabajo y quieren contirse en Data Scientist. Cualquier persona que quiera añadir valor a su empresa con el poder del Machine Learning. Requisitos Con el nivel de matemáticas de secundaria y bachillerato es suficiente. Temario completo de este curso Contenido del curso Aplicaciones del Machine Learning ¿Por qué el Machine Learning es el futuro? Algunas notas, trucos y ayudas para seguir el curso Este PDF puede ser de gran utilidad Acerca de las valoraciones en Udemy Cómo instalar Python y Anaconda (Mac, Windows y Linux) Actualización: sión recomendada de Anaconda Cómo instalar R y RStudio (Mac, Windows y Linux) Cómo acceder a los materiales del curso en Github BONUS: conoce a los creadores originales del curso BONUS: Conoce a Juan Gabriel Gomila, tu instructor en español Comunidades de Discord para aprender juntos online Pre requisito para disfrutar mejor del curso BONUS para los recién inscritos Bienvenido a la Parte 1 - Pre Procesado de Datos Obtén el conjunto de datos Cómo importar librerías Cómo importar data sets Truco: problemas con el auto completar de spyder Resumen de Python: programación orientada a objetos - clases y objetos Datos faltantes o desconocidos IMPORTANTE: Cambios en Python 3.7 Datos categóricos Cómo dividir el data set en entrenamiento y test Cómo escalar los datos Y aquí va nuestra plantilla de pre procesado de datos Pre procesamiento de datos Bienvenido a la Parte 2: Regresión Obtén el conjunto de datos Dataset y Descripción del problema de la sección Idea de la Regresión Lineal Simple - Paso 1 Idea de la Regresión Lineal Simple - Paso 2 Regresión Lineal Simple en Python - Paso 1 Regresión Lineal Simple en Python - Paso 2 Regresión Lineal Simple en Python - Paso 3 Regresión Lineal Simple en Python - Paso 4 Regresión Lineal Simple en R - Paso 1 Regresión Lineal Simple en R - Paso 2 Regresión Lineal Simple en R - Paso 3 Regresión Lineal Simple en R - Paso 4 Regresión Lineal Simple Obtén el conjunto de datos Dataset y Descripción del problema de la sección Idea de la Regresión Lineal Múltiple - Paso 1 Idea de la Regresión Lineal Múltiple - Paso 2 Idea de la Regresión Lineal Múltiple - Paso 3 Idea de la Regresión Lineal Múltiple - Paso 4 Pre requisito: ¿Qué es el p-valor? Idea de la Regresión Lineal Múltiple - Paso 5 La función OLS en las nuevas siones de Python Regresión Lineal Múltiple en Python - Paso 1 Regresión Lineal Múltiple en Python - Paso 2 Regresión Lineal Múltiple en Python - Paso 3 Regresión Lineal Múltiple en Python - Eliminación hacia atrás - Preparativos Regresión Lineal Múltiple en Python - Eliminación hacia atrás - EJERCICIO! Regresión Lineal Múltiple en Python - Eliminación hacia atrás - Solución Regresión Lineal Múltiple en Python - Eliminación hacia atrás automática Regresión Lineal Múltiple en R - Paso 1 Regresión Lineal Múltiple en R - Paso 2 Regresión Lineal Múltiple en R - Paso 3 Regresión Lineal Múltiple en R - Eliminación hacia atrás - EJERCICIO Regresión Lineal Múltiple en R - Eliminación hacia atrás - Solución Regresión Lineal Múltiple en R - Eliminación hacia atrás automática Regresión Lineal Múltiple Idea de la Regresión Polinómica Obtención del conjunto de datos Regresión Polinómica en Python - Paso 1 Regresión Polinómica en Python - Paso 2 Regresión Polinómica en Python - Paso 3 Cambio de sintaxis para la predicción polinómica en Python 3.7 Regresión Polinómica en Python - Paso 4 Plantilla de Regresión Polinómica en Python Regresión Polinómica en R - Paso 1 Regresión Polinómica en R - Paso 2 Regresión Polinómica en R - Paso 3 Regresión Polinómica en R - Paso 4 Plantilla de Regresión Polinómica en R Idea de la SVR Obtén el conjunto de datos SVR en Python SVR en R Idea de la Regresión con Árboles de Decisión Obtén el conjunto de datos Regresión con Árboles de Decisión en Python Regresión con Árboles de Decisión en R Idea de la Regresión con Bosques Aleatorios Obtén el conjunto de datos Regresión con Bosques Aleatorios en Python Regresión con Bosques Aleatorios en R Idea del factor R Cuadrado Idea del factor R Cuadrado Ajustado Evaluar el Rendimiento en Modelos de Regresión - Ejercicio final Interpretar los Coeficientes de la Regresión Lineal más
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