Cursos de datos, IA y nube

• AvanzadoNivel de habilidad
• 4.6+
• 603

Aprende técnicas para extraer información útil del texto y procesarla en un formato adecuado para machine learning.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.6+
• 559

Este curso ofrece una introducción al agrupamiento y la reducción de dimensionalidad en R desde la perspectiva del machine learning.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.5+
• 546

¿Los clientes están encantados con tus productos o tu servicio es deficiente? Aprende a realizar una tarea de análisis de opiniones de principio a fin.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.6+
• 536

Cambia a una mentalidad MLOps para entrenar, documentar, mantener y escalar modelos de machine learning hasta alcanzar su máximo potencial.

• AvanzadoNivel de habilidad
• 4.7+
• 533

Aprende cómo participar y ganar competiciones en Kaggle.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.5+
• 517

Aprende los fundamentos para crear bots conversacionales utilizando sistemas basados en reglas y machine learning.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.6+
• 494

Learn how to detect fraud using Python.

• BásicoNivel de habilidad
• 4.6+
• 472

Aprende a utilizar modelos basados en árboles y conjuntos para realizar predicciones de clasificación y regresión con tidymodels.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.6+
• 438

Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.7+
• 432

Retos al supervisar modelos de machine learning en producción: deriva de datos y conceptos y métodos para la degradación de los modelos.

• AvanzadoNivel de habilidad
• 4.7+
• 426

Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.9+
• 421

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

• AvanzadoNivel de habilidad
• 4.4+
• 405

Aprende a crear procesos que resistan el paso del tiempo.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.5+
• 363

Explora el Control de Versiones de Datos para la gestión de datos ML. Domina la configuración, automatiza los procesos y evalúa los modelos sin problemas.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.7+
• 360

Aprende sobre la arquitectura MLOps, técnicas CI/CD/CM/CT y patrones de automatización para implementar sistemas ML que aporten valor.

• BásicoNivel de habilidad
• 4.6+
• 351

Aprende a preparar y organizar los datos para el análisis predictivo.

• IntermedioNivel de habilidad
• 5.0+
• 335

Este curso enseña los conceptos fundamentales del machine learning, como la creación y evaluación de modelos predictivos.

• AvanzadoNivel de habilidad
• 4.6+
• 325

Este curso cubre todo lo que necesitas saber para crear un sistema básico de supervisión de machine learning en Python.

• AvanzadoNivel de habilidad
• 4.4+
• 297

Perfecciona lo que sabes y prepárate para tu próxima entrevista practicando con preguntas de entrevista sobre machine learning en Python.

• AvanzadoNivel de habilidad
• 4.7+
• 271

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.6+
• 231

Aprende a crear motores de recomendación en Python utilizando técnicas de machine learning.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.5+
• 231

El valor del ciclo de vida de clientes, predecir la pérdida de clientes o la segmentación: aplica machine learning para marketing en Python.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.7+
• 198

Aprende a optimizar tus flujos de trabajo de machine learning con tidymodels.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.8+
• 187

Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.

• BásicoNivel de habilidad
• 4.7+
• 173

Aprende sobre MLOps, incluidas las herramientas y prácticas necesarias para automatizar y escalar aplicaciones de machine learning.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.8+
• 154

Aprende a utilizar spaCy para crear sistemas avanzados de comprensión del lenguaje natural, utilizando enfoques basados en reglas y en machine learning.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.5+
• 154

Obtén una visión general de todas las habilidades y herramientas necesarias para destacar en el procesamiento del lenguaje natural en R.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.7+
• 134

Este curso presentará la máquina de vectores de soporte (SVM) utilizando un enfoque intuitivo y visual.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.6+
• 131

Aprende la técnica de la bolsa de palabras para la minería de textos con R.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.5+
• 127

Aprende los principios de la ingeniería de funciones para modelos de machine learning y cómo implementarlas con el marco tidymodels de R.