Científico de Machine Learning con R

¡Domina las habilidades esenciales para conseguir un trabajo como científico de machine learning! Aumentarás tus conocimientos de programación en R con la caja de herramientas para realizar aprendizaje supervisado y no supervisado. Aprenderás a procesar los datos para la modelización, a entrenar tus modelos, a visualizar tus modelos y evaluar su rendimiento, y a ajustar sus parámetros para obtener un mejor rendimiento. En el proceso, obtendrás una introducción a la estadística bayesiana, al procesamiento del lenguaje natural y a Spark.

R65 horas16 cursos1 proyectoDeclaración de cumplimiento

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Supervised Learning in R: Classification

In this course you will learn the basics of machine learning for classification.

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Supervised Learning in R: Regression

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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Feature Engineering in R

Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.

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Unsupervised Learning in R

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

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Machine Learning in the Tidyverse

Leverage the tools in the tidyverse to generate, explore and evaluate machine learning models.

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Intermediate Regression in R

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

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Cluster Analysis in R

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

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Machine Learning with caret in R

This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

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Modeling with tidymodels in R

Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.

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Machine Learning with Tree-Based Models in R

Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.

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Machine Learning Fundamentals in R

Dimensionality Reduction in R

Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

4 hours

Support Vector Machines in R

This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.

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Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

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Hyperparameter Tuning in R

Learn how to tune your model's hyperparameters to get the best predictive results.

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Bayesian Regression Modeling with rstanarm

Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.

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Predicting Movie Rental Durations

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

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Introduction to Spark with sparklyr in R

Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.

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Asistente de IALibere su potencial con aprendizaje personalizado¿No estás seguro por dónde empezar? Nuestro asistente de inteligencia artificial profundiza en sus objetivos e intereses para recomendar los cursos perfectos. Empiece a desarrollar habilidades que sean importantes para usted y su carrera.

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