Programa práctico en Machine Learning con Scikit-Learn Python

DevAcademy, consciente de la demanda del sector empresarial en perfiles con conocimientos de Machine Learning, compone un programa que busca formar a perfiles desarrolladores en una de las herramientas más usadas del mundo del DataScience con uno de los lenguajes más sencillos y potentes del mercado: Python.

Temario
1. Inicio al Machine Learning
Introducción al aprendizaje automático
Definición y flujo de un proceso de Machine Learning
Tipos de aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado vs no supervisado
Problema del sobreentrenamiento
2. Machine Learning práctico con Scikit-Learn
Introducción y despliegue de entorno de pruebas
Operaciones básicas de manipulación de Datasets
Introducción a scikit-learn
Datasets sklearn
Métricas para evaluar la precisión
Algoritmos de Machine Learning en scikit-learn
Introducción a métodos de selección de variables y performance
Introducción a modelos supervisados para problemas de regresión
Introducción a máquinas de soporte vectorial (SVM)
K-NN como algoritmo de clasificación supervisada
Introducción a los árboles de decisión
Introducción a Random Forest
Introducción a modelos combinados
Introducción a las redes neuronales (Keras)
Gradient Boosting algorithms
Introducción a modelos no supervisados
Caso práctico guiado: Kaggle