Este curso te va a brindar conocimientos, tanto teóricos como prácticos, para que puedas construir modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático (en inglés, machine learning). Estos modelos nos permiten anticipar en alguna medida eventos futuros y, en consecuencia, pueden ser utilizados para apoyar la toma de decisiones en las organizaciones y, en general, en cualquier dominio de aplicación.
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Ciencia de datos 특화 과정로스안데스 대학이 강좌에 대하여
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다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:
초급 단계
Conocimientos básicos en programación en Python, conocimientos básicos en probabilidad y estadística. lectura en inglés.
완료하는 데 약 21시간 필요
스페인어
배울 내용
Comprender qué es el aprendizaje automático y los tipos de problemas que pueden resolverse con estas técnicas.
Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje automático en Python.
Entender el proceso para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación del modelo.
귀하가 습득할 기술
- manejo de librerías basadas en python para el aprendizaje automático en el ambiente Jupyter Notebook
- empleo de una metodología para el desarrollo de proyectos basados en datos
- Desarrollo de modelos de regresión y clasificación para el análisis de información
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 6시간 필요
Fundamentos del aprendizaje automático
완료하는 데 6시간 필요
7개 동영상 (총 47분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Tarea de regresión
완료하는 데 5시간 필요
4개 동영상 (총 31분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Complejidad de modelos y capacidad de generalización
완료하는 데 5시간 필요
5개 동영상 (총 33분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Tarea de clasificación
완료하는 데 5시간 필요
6개 동영상 (총 42분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
Ciencia de datos 특화 과정 정보
자주 묻는 질문
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