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AnahuacX: Modelos predictivos con Machine Learning

4.3 stars
6 ratings

En este curso conocerás los fundamentos del aprendizaje automático y como crear modelos de predicción, regresión y clasificación con ayuda de Python. Explorarás problemas de clasificación, regresión, series de tiempo, agrupamiento y sistemas expertos.

4 weeks
6–8 hours per week
Self-paced
Progress at your own speed
Free
Optional upgrade available

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Starts Nov 22

About this course

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La ciencia de los datos es soportada por diversas áreas de conocimiento, siendo el aprendizaje automático una de las más relevantes. ¿Y qué es esto? Es la creación de modelos predictivos, regresivos y de clasificación a partir de una fuente amplia de datos, que se divide en dos principales categorías: Aprendizaje Supervisado y No Supervisado. En este curso aprenderás los fundamentos del aprendizaje automático y obtendrás las herramientas necesarias para la creación de modelos de predicción, regresión y clasificación con ayuda de Phyton.

At a glance

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

    Conocimientos básicos en el lenguaje de programación Python.

What you'll learn

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  • Reconocerás el alcance del Machine Learning en la robótica.
  • Construirás modelos de regresión y clasificación.
  • Aplicarás técnicas de optimización de modelos.
  • Serás capaz de hacer modelos para realizar predicciones a traves de Machine Learning.

Módulo 1: Introducción al modelado de datos.

Este módulo es un preambulo al curso. Instalarás el software necesario para trabajar en el contenido del curso. Modelarás conjuntos de datos mediante el método de regresión lineal para realizar predicciones simples e introducirte a los alcances del machine learning.

Módulo 2: Regresión y clasificación.

Implementarás métodos de regresión y clasificación de datos para definir modelos matemáticos que permitan la predicción, análisis e identificación de patrones para tomar decisiones acertadas.

Módulo 3: Mejorando tus modelos.

Utilizaras diferentes métodos de selección de variables y preparación de conjunto de datos para optimizar tus modelos de predicción y control utilizando distintos métodos de aprendizaje de máquina basado en lenguaje Python.

Módulo 4: Agrupamiento y series de tiempo.

Profundizarás en técnicas de optimización para los modelos mas complejos. Además, aplicarás algoritmos de agrupamientos y series de tiempo para que tus modelos generen predicciones mas precisas.

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.

This course is part of Python aplicado a la Ciencia de Datos Professional Certificate Program

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Expert instruction
3 skill-building courses
Self-paced
Progress at your own speed
3 months
6 - 8 hours per week

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