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.

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Aprendizaje supervisado con scikit-learn

"Mejora tus habilidades en machine learning con scikit-learn en Python. Usa datos reales y haz predicciones."

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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.

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Aprendizaje no supervisado en Python

Aprende a agrupar, transformar, visualizar y extraer información de datos sin etiquetar con scikit-learn y scipy.

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Clustering Antarctic Penguin Species

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

2 hours

Clasificadores lineales en Python

En este curso aprenderás los detalles de clasificadores lineales como la regresión logística y SVM.

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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.

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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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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.

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Análisis de conglomerados en Python

En este curso, aprenderás sobre aprendizaje no supervisado con técnicas como clustering jerárquico y k-means usando SciPy.

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Dimensionality Reduction in Python

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

4 hours

Preprocesamiento para el aprendizaje automático en Python

Aprende a limpiar y preparar tus datos para el aprendizaje automático.

4 hours

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.

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.

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Hyperparameter Tuning in Python

Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

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Machine Learning Fundamentals in Python

Introducción al procesamiento de lenguaje natural en Python

Aprende técnicas fundamentales de procesamiento de lenguaje natural con Python y aplícalas a datos reales.

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.

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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

Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch

Aprende a construir tu primera red neuronal, ajustar hiperparámetros y resolver problemas en PyTorch.

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Intermediate Deep Learning with PyTorch

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

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Procesamiento de imágenes en Python

Aprende a procesar, transformar y manipular imágenes a tu voluntad.

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Introducción a PySpark

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

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Machine learning con PySpark

Aprende a hacer predicciones con Apache Spark usando árboles de decisión, regresión logística y más.

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Winning a Kaggle Competition in Python

Learn how to approach and win competitions on Kaggle.

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Asistente de IARegístrate para usar el Asistente de IANuestro asistente de IA es de uso gratuito para todos los usuarios registrados. Regístrese o inicie sesión para acceder al asistente y mejorar su experiencia de aprendizaje.

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