Temario y recursos del Curso de Machine Learning Aplicado con Python
Temario del Curso de Machine Learning Aplicado con Python
Cómo definir un problema de Machine Learning
1 Clases abiertas- Importancia de definir el problema en Machine Learning
Acelera tu carrera profesional con más de 32 Clases del Curso de Machine Learning Aplicado con Python
Comienza ahora- Predecir el ingreso de películas de IMDB
- Terminología de Machine Learning
- Materiales del curso: Notebooks de Jupyter
Montar un ambiente de trabajo Pydata
- Configuración del ambiente de trabajo con Google Collab
- Qué es y cómo se utiliza Numpy
- Arrays en Numpy
- Operaciones aritméticas en Numpy
Preparación de los datos
- Cargar los datos necesarios para el proyecto
- Inspección de los tipos de datos
- Inspección cuantitativa y de salud de los datos
- Limpiar los datos
- Manejo de datos faltantes
Modelación y evaluación
- El objeto estimador de Scikit-Learn
- Implementar un modelo de regresión (Lasso)
- Ajustando Modelos de Machine Learning, Underfitting y Overfitting
- Evaluando el modelo
Para este curso vas a necesitar
5 Horas de contenido
16 Horas de práctica
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