El Machine learning utiliza computadoras para ejecutar modelos predictivos que aprenden de los datos existentes para pronosticar comportamientos, resultados y tendencias futuros.
En este curso de ciencia de datos, usted obtendrá explicaciones claras de la teoría del aprendizaje automático (machine learning) combinada con escenarios prácticos y experiencia práctica en la construcción, validación e implementación de modelos de aprendizaje automático.
Aprenderá a crear y obtener información de estos modelos con Python y Azure Notebooks.
edX ofrece asistencia financiera para estudiantes que desean obtener Certificados Verificados pero que no pueden pagar la tarifa. Para solicitar asistencia financiera, inscríbase en el curso, luego siga este enlace para completar una solicitud de asistencia.
Qué aprenderá
Después de completar este curso, usted estará familiarizado con los siguientes conceptos y técnicas:
- Exploración, preparación y limpieza de datos.
- Técnicas supervisadas de aprendizaje automático
- Técnicas de aprendizaje automático no supervisadas
- Mejora del rendimiento del modelo.
- Minimizar lo que aprenderás
- Plan de estudios
- Omitir Plan de estudios
- Introducción al aprendizaje automático
- Explorando datos
- Preparación de datos y limpieza
- Comenzando con el aprendizaje supervisado
- Mejora del rendimiento del modelo
- Algoritmos de aprendizaje automático
- Aprendizaje sin supervisión