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UPValenciaX: Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos

4.7 stars
19 ratings

Aprende a valorizar y extraer conocimiento a partir de los datos, usando técnicas y herramientas de análisis de datos genéricas, y aprendizaje automático en particular.

Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos
5 weeks
4–5 hours per week
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Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos

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El aprendizaje automático es una habilidad que toma cada vez más relevancia debido al gran número de datos (big data), los cuales deben de ser analizados para tomar decisiones.

En este curso en línea aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático (machine learning) y la ciencia de datos.En particular,aprenderáslas técnicas necesarias para evaluar el rendimiento de los algoritmos y de los modelos obtenidos. También aprenderás como preprocesar los datos para obtener así modelos de mayor calidad (simples, comprensibles, eficientes, etc.). Por último, en este curso de análisis de datos aprenderás a poner en funcionamiento las técnicas estudiadas mediante un ejemplo prácticoprogramando tus propios scripts y algoritmos en R.

At a glance

  • Institution: UPValenciaX
  • Subject: Computer Science
  • Level: Intermediate
  • Prerequisites:

    El alumno ha de tener unos conocimientos básicos de programación, sin ningún lenguaje de programación en particular. Debe conocer lo que son vectores y matrices, a nivel muy básico. Es conveniente que conozca los indicadores estadísticos básicos (media, desviación típica, mediana, cuantiles, etc.), concepto de muestreo y nociones muy básicas (ofimáticas) con hojas de cálculo y tablas de datos.

  • Language: Español
  • Video Transcript: Español
  • Associated skills:Data Preprocessing, Algorithms, Data Analysis, Big Data, Data Science, Machine Learning

What you'll learn

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  • Reconocer el valor de los datos en las organizaciones y las posibilidades de negocio que plantea su explotación para el desarrollo de productos basados en datos (inteligencia de negocios)
  • Utilizar técnicas de aprendizaje automático, entre otras, para extraer modelos descriptivos y predictivos a partir de los datos, así como saber evaluarlos correctamente
  • Conocer y utilizar las herramientas básicas de integración y preparación de datos, incluyendo visualización de datos, para facilitar la comprensión y el análisis de los datos
  • Aprender a utilizar un lenguaje de programación de análisis de datos (lenguaje R) y las librerías básicas de visualización y algunas de las que permiten generar modelos de aprendizaje automático.

Syllabus

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UNIDAD 1. Introducción al aprendizaje automático y la ciencia de datos
PRÁCTICA 1. Introducción al lenguaje R

UNIDAD 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático
PRÁCTICA 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático

UNIDAD 3. Técnicas básicas de aprendizaje automático
PRÁCTICA 3. Práctica de creación de modelos de aprendizaje automático

UNIDAD 4. Preprocesamiento de datos
PRÁCTICA 4. Visualización

PROYECTO

Who can take this course?

Unfortunately, learners residing in one or more of the following countries or regions will not be able to register for this course: Iran, Cuba and the Crimea region of Ukraine. While edX has sought licenses from the U.S. Office of Foreign Assets Control (OFAC) to offer our courses to learners in these countries and regions, the licenses we have received are not broad enough to allow us to offer this course in all locations. edX truly regrets that U.S. sanctions prevent us from offering all of our courses to everyone, no matter where they live.

Ways to take this course

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Certificate

Free

Price

$39 USD

-

Access to course materials

Unlimited

Limited

Expires on Dec 20

World-class institutions and universities

edX support

Shareable certificate upon completion

Graded assignments and exams

Read our FAQsin a new tab about frequently asked questions on these tracks.

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