Cursos de datos, IA y nube

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Mejora tu machine learning con scikit-learn en Python. Haz predicciones potentes con conjuntos de datos reales en este curso interactivo.

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Introducción al machine learning, ¡y no hay que programar!

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Aprende a agrupar en clústeres, transformar, visualizar y extraer información de conjuntos de datos no etiquetados con scikit-learn y scipy.

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Descubre cómo los MLOps llevan los modelos de machine learning del cuaderno a modelos funcionales en producción que generan valor empresarial real.

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En este curso, aprenderás a utilizar modelos basados en árboles y conjuntos para regresión y clasificación utilizando scikit-learn.

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¡Aprende a limpiar y preparar tus datos para el machine learning!

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Aprende a procesar, transformar y manipular imágenes a tu antojo.

• BásicoNivel de habilidad
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Comprende los fundamentos del machine learning y cómo se aplica en el mundo empresarial.

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En este curso aprenderás los detalles de los clasificadores lineales como la regresión logística y la SVM.

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Este curso te presenta el aprendizaje no supervisado con la biblioteca SciPy mediante técnicas como los clústeres jerárquicos y de k-medias.

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Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

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Crea nuevas funciones para mejorar el rendimiento de tus modelos de machine learning.

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Aprende a usar MLflow para simplificar la creación de aplicaciones de aprendizaje automático.

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Aprende técnicas fundamentales de procesamiento de lenguaje natural con Python y aplícalas a datos reales.

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En este curso aprenderás los fundamentos del machine learning sobre la clasificación.

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Este curso se centra en la ingeniería de características y el machine learning para datos de series temporales.

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Haz predicciones a partir de datos con Apache Spark mediante árboles de decisión, regresión logística, regresión lineal, ensambles y pipelines.

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Comprende el concepto de reducción de dimensionalidad en los datos y domina las técnicas para hacerlo en Python.

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En este curso, explorarás el marco moderno de MLOps y analizarás el ciclo de vida y la implementación de los modelos de machine learning.

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Sumérgete en el mundo del machine learning y descubre cómo diseñar, entrenar e implementar modelos integrales.

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Aprende los fundamentos de la validación de modelos y las técnicas de validación y empieza a crear modelos validados y de alto rendimiento.

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Aprende técnicas para el ajuste automatizado de hiperparámetros en Python, como Grid, Random e Informed Search.

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Mejora el desarrollo de machine learning con CI/CD utilizando GitHub Actions y el control de versiones de datos.

• BásicoNivel de habilidad
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En este curso aprenderás a utilizar y presentar modelos de regresión logística para realizar predicciones.

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Aprende a diseñar, automatizar y supervisar canalizaciones de previsión escalables en Python.

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• 778

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

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Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

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Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo construir modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.

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Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

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Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.