Easy Learning with Python: Machine Learning
Development > Data Science
8 h
£34.99
4.2
27163 students

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Language: Spanish

Domina el Machine Learning con Python: De Principiante a Experto

What you will learn:

  • Procesamiento y visualización de datos con Python
  • Evaluación de modelos de clasificación y regresión
  • Algoritmos de regresión: lineal, polinomial, logística
  • Árboles de decisión y algoritmos de clasificación
  • Redes neuronales y Deep Learning
  • Construcción de modelos de Deep Learning con Keras
  • Redes neuronales convolucionales

Description

¡Únete a nuestro curso integral de Machine Learning con Python! Aprende desde cero a construir modelos predictivos y dominar técnicas de Inteligencia Artificial. Este curso, impartido por un experto con más de 20 años de experiencia, te guiará a través de los fundamentos de Python y las herramientas esenciales para el análisis de datos, la creación de modelos de clasificación y regresión, y el desarrollo de redes neuronales con Keras.

Explorarás el aprendizaje supervisado y no supervisado, evaluarás la precisión de tus modelos y te familiarizarás con algoritmos clave como regresión lineal y logística, árboles de decisión, KNN, K-means, SVM y más. Profundizarás en el Deep Learning, construyendo redes neuronales y redes convolucionales para resolver problemas complejos.

El curso incluye ejemplos del mundo real, prácticas con ejercicios, y acceso a recursos descargables. Aumentarás tus habilidades y te prepararás para una carrera exitosa en el campo de la Inteligencia Artificial.

No esperes más, ¡inscríbete ahora y comienza a construir el futuro con Machine Learning!

Más del 89% de nuestros alumnos han mejorado su situación laboral tras completar este curso.

Descubre el potencial de Python: Un lenguaje versátil y potente, ideal para principiantes y expertos, con miles de librerías para agilizar tu desarrollo y permitirte enfocarte en la resolución de problemas. ¡Domina la sintaxis de Python rápidamente y comienza a aplicar tus conocimientos en proyectos de la vida real!

Curriculum

Introducción

Esta sección comienza con una cálida bienvenida y una presentación del instructor y el curso. Se cubre la instalación de Python, incluyendo instrucciones detalladas para instalar a través de la consola y una introducción a Jupyter Notebooks, una herramienta esencial para el aprendizaje automático. Aprenderás a usar Google Colab, una herramienta en la nube para el desarrollo colaborativo de código. Este módulo proporciona una base sólida para asegurar que puedas comenzar inmediatamente con la programación en Python.

Introducción a Python

Aquí te sumergirás en los fundamentos del lenguaje Python. Aprenderás sobre variables numéricas, cadenas de texto (strings) y variables booleanas. Dominarás estructuras de datos, sentencias condicionales (IF ELSE), bucles WHILE y FOR, funciones, y los principios de la Programación Orientada a Objetos (POO). Después de esta sección, tendrás una base sólida en programación Python para afrontar los desafíos del Machine Learning.

Herramientas para el procesamiento y visualización de datos

Esta sección te introduce a las bibliotecas de Python esenciales para el análisis de datos. Aprenderás a utilizar NumPy para operaciones matemáticas con arrays, Pandas para manipulación y análisis de datos, y Matplotlib para crear visualizaciones de datos. También se incluyen introducciones a Scikit-learn y Keras, dos frameworks cruciales en Machine Learning, Además, se repasan los conceptos básicos de Matemáticas y Estadística, fundamentales para entender los algoritmos de Machine Learning.

Machine Learning

Esta es la sección central del curso, donde explorarás los algoritmos de Machine Learning. Comenzarás con una introducción al concepto de Machine Learning y a la evaluación de modelos de clasificación y regresión. Luego, te sumergirás en la aplicación práctica de varios algoritmos, incluyendo regresión lineal y polinomial, regresión logística, clasificador Naive Bayes, árboles de decisión, KNN, K-means, máquinas de soporte vectorial (SVM), análisis de componentes principales (PCA) y regularización de modelos lineales. Finalmente, aprenderás técnicas para optimizar los hiperparámetros de tus modelos, cruciales para mejorar su rendimiento.

Deep Learning

En esta sección, te adentrarás en el fascinante mundo del Deep Learning. Comenzarás con una introducción a las redes neuronales y el perceptrón simple, seguido de una explicación del proceso de backpropagation. Aprenderás a construir perceptrones multicapa y a utilizar Keras para crear redes neuronales complejas. La sección culmina con una introducción teórica y práctica a las redes convolucionales, un tipo de red neuronal especialmente útil para el procesamiento de imágenes y vídeo.

Terminaste

Concluimos el curso con una revisión general y una clase extra adicional para reforzar los conceptos aprendidos. Este es el momento de celebrar el nuevo conocimiento adquirido y comenzar a aplicar tus habilidades en proyectos de Machine Learning.