Programa práctico en Machine Learning con Scikit-Learn Python
Curso
En Madrid
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
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Tipología
Curso
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Nivel
Nivel avanzado
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Lugar
Madrid
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Horas lectivas
20h
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Duración
4 Días
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.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
Opiniones
Materias
- Machine learning
- Scikit-Learn
- Datasets
- K-NN
- Kaggle
- Redes neuronales
- Random Forest
- Gradient Boosting
- Datasets sklearn
- Data science
Profesores
Profesionales Profesores DevAcademy
Profesores
Temario
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
Información adicional
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