Científico de machine learning en Python

Descubre el aprendizaje automático con Python y trabaja para convertirte en un científico del aprendizaje automático. Explora el aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo.

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Descripción de la pista

Científico de machine learning en Python

¡Domina las habilidades esenciales de Python para conseguir un trabajo como científico de aprendizaje automático! Con este tema, obtendrás una introducción completa al aprendizaje automático 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 tema también abarca temas como los modelos de aprendizaje automático basados en árboles, el análisis de conglomerados, el preprocesamiento para el aprendizaje automático, etc. Cuando termines, tendrás la confianza necesaria para utilizar Python para el aprendizaje automático, trabajando con conjuntos de datos reales, clasificadores lineales, refuerzo de gradiente y mucho más. En el proceso, obtendrás una introducción al procesamiento del lenguaje natural, al procesamiento de imágenes y a los paquetes populares de aprendizaje automático de Python, como scikit-learn, Spark y Keras.

Prerrequisitos

No hay requisitos previos para esta pista

Course
1
Aprendizaje supervisado con scikit-learn
"Mejora tus habilidades en machine learning con scikit-learn en Python. Usa datos reales y haz predicciones."
Project
Sobresueldo
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.
Course
3
Aprendizaje no supervisado en Python
Aprende a agrupar, transformar, visualizar y extraer información de datos sin etiquetar con scikit-learn y scipy.
Project
Sobresueldo
Clustering Antarctic Penguin Species
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
5
Clasificadores lineales en Python
En este curso aprenderás los detalles de clasificadores lineales como la regresión logística y SVM.
Course
6
Machine learning con modelos basados en árboles en Python
En este curso, aprenderás a usar modelos basados en árboles y conjuntos para regresión y clasificación con scikit-learn.
Project
Sobresueldo
Predicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
8
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.
Course
9
Análisis de conglomerados en Python
En este curso, aprenderás sobre aprendizaje no supervisado con técnicas como clustering jerárquico y k-means usando SciPy.
Course
10
Dimensionality Reduction in Python
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
11
Preprocesamiento para machine learning en Python
Aprende a limpiar y preparar tus datos para el aprendizaje automático.
Course
12
Machine learning para datos de series temporales en Python
Este curso se centra en la ingeniería de características y el aprendizaje automático para series temporales.
Course
13
Feature Engineering for Machine Learning in Python
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Course
14
Model Validation in Python
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
15
Hyperparameter Tuning in Python
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
Sobresueldo
Machine Learning Fundamentals in Python
Course
17
Introducción al procesamiento de lenguaje natural en Python
Aprende técnicas fundamentales de procesamiento de lenguaje natural con Python y aplícalas a datos reales.
Course
18
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.
Course
19
Feature Engineering for NLP in Python
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
20
Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch
Aprende a construir tu primera red neuronal, ajustar hiperparámetros y resolver problemas en PyTorch.
Course
21
Intermediate Deep Learning with PyTorch
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Course
22
Procesado de imágenes en Python
Aprende a procesar, transformar y manipular imágenes a tu voluntad.
Course
23
Introducción a PySpark
"Aprende a implementar gestión de datos distribuidos y aprendizaje automático en Spark con PySpark."
Course
24
Machine learning con PySpark
Aprende a hacer predicciones con Apache Spark usando árboles de decisión, regresión logística y más.
Course
25
Winning a Kaggle Competition in Python
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.