Curso
Aprendizaje automático para empresas
BásicoNivel de habilidad
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Probar DataCamp for BusinessDescripción del curso
Aprende los fundamentos del machine learning
Este curso presentará los elementos clave del machine learning a los líderes empresariales. Nos centraremos en las ideas clave y las prácticas básicas sobre cómo estructurar las cuestiones empresariales como proyectos de modelado con los equipos de machine learning.
Sumérgete en los detalles del modelo
Comprenderás los distintos tipos de modelos, qué tipo de preguntas empresariales ayudan a responder o qué tipo de oportunidades pueden descubrir, y también aprenderás a identificar las situaciones en las que NO se debe aplicar el machine learning, lo cual es igualmente importante. Comprenderás la diferencia entre inferencia y predicción, la predicción de probabilidades y cantidades, y cómo el uso del aprendizaje no supervisado puede ayudar a construir una estrategia significativa de segmentación de clientes.
Requisitos previos
No hay requisitos previos para este curso1
Machine learning and data use cases
Machine learning is used in many different industries and fields. It can fundamentally improve the business if applied correctly. This chapter outlines machine learning use cases, job roles and how they fit in the data needs pyramid.
2
Machine learning types
This chapter overviews different machine learning types. We will look into differences between causal and prediction models, explore supervised and unsupervised learning, and finally understand the sub-types of supervised learning: classification and regression.
3
Business requirements and model design
This chapter reviews key steps in scoping out business requirements, identifying and sizing machine learning opportunities, assessing the model performance, and identifying any performance risks in the process.
4
Managing machine learning projects
This chapter will look into the best and worst practices of managing machine learning projects. We will identify most common machine learning mistakes, learn how to manage communication between the business and ML teams and finally address the challenges when deploying machine learning models to production.
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