Científico de Machine Learning con Python

¡Domina las habilidades esenciales de Python para conseguir un trabajo como científico de machine learning! Con este programa, obtendrás una introducción completa al machine learning en Python. Aumentarás tus conocimientos de programación en Python con las herramientas necesarias para realizar aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo. Aprenderás a procesar los datos en busca de características, a entrenar tus modelos, a evaluar el rendimiento y a ajustar los parámetros para obtener un mejor rendimiento. Este programa también abarca temas como los modelos de aprendizaje automático basados en árboles, el análisis de conglomerados, el preprocesamiento para el machine learning, etc. Cuando termines, tendrás la confianza necesaria para utilizar Python para el machine learning, trabajando con conjuntos de datos reales, clasificadores lineales, gradient boosting y mucho más. En el proceso, obtendrás una introducción al procesamiento del lenguaje natural, al procesamiento de imágenes y a los paquetes populares de machine learning de Python, como scikit-learn, Spark y Keras.

Python85 horas21 cursos3 proyectosDeclaración de cumplimiento

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Aprendizaje supervisado con scikit-learn

Aumenta tus habilidades de aprendizaje automático con scikit-learn en Python.

4 hours

Predictive Modeling for Agriculture

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

2 hours

Aprendizaje no supervisado en Python

4 hours

Clustering Antarctic Penguin Species

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

2 hours

Linear Classifiers in Python

In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.

4 hours

Machine learning con modelos basados en árboles en Python

5 hours

Predicting Movie Rental Durations

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

2 hours

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

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

4 hours

Cluster Analysis in Python

In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.

4 hours

Dimensionality Reduction in Python

Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

4 hours

Preprocessing for Machine Learning in Python

Learn how to clean and prepare your data for machine learning!

4 hours

Machine learning para datos de series temporales en Python

4 hours

Feature Engineering for Machine Learning in Python

Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.

4 hours

Model Validation in Python

Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.

4 hours

Hyperparameter Tuning in Python

Gain experience using techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

4 hours

Machine Learning Fundamentals in Python

Introducción al Procesamiento del lenguaje natural en Python

4 hours

Natural Language Processing with spaCy

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

4 hours

Feature Engineering for NLP in Python

Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

4 hours

Introduction to Deep Learning with PyTorch

Learn the power of deep learning in PyTorch. Build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems.

4 hours

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.

4 hours

Procesamiento de imágenes en Python

4 hours

Introducción a PySpark

Aprende a implementar la gestión de datos distribuidos y el machine learning en Spark utilizando el paquete PySpark.

4 hours

Machine learning con PySpark

4 hours

Winning a Kaggle Competition in Python

Learn how to approach and win competitions on Kaggle.

4 hours

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