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Aprendizaje automático y ciencia de datos
- Provider edX
- Cost Free Online Course (Audit)
- Session Self Paced
- Language Spanish
- Certificate $50 Certificate Available
- Effort 4-5 hours a week
- Duration 5 weeks long
- Learn more about MOOCs
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Overview
El aprendizaje automático es una habilidad que toma cada vez más relevancia debido al gran número de datos (big data), los cuales deben de ser analizados para tomar decisiones.
En este curso en línea aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático (machine learning) y la ciencia de datos. En particular, aprenderás las técnicas necesarias para evaluar el rendimiento de los algoritmos y de los modelos obtenidos. También aprenderás como preprocesar los datos para obtener así modelos de mayor calidad (simples, comprensibles, eficientes, etc.). Por último, en este curso de análisis de datos aprenderás a poner en funcionamiento las técnicas estudiadas mediante un ejemplo práctico programando tus propios scripts y algoritmos en R.
En este curso en línea aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático (machine learning) y la ciencia de datos. En particular, aprenderás las técnicas necesarias para evaluar el rendimiento de los algoritmos y de los modelos obtenidos. También aprenderás como preprocesar los datos para obtener así modelos de mayor calidad (simples, comprensibles, eficientes, etc.). Por último, en este curso de análisis de datos aprenderás a poner en funcionamiento las técnicas estudiadas mediante un ejemplo práctico programando tus propios scripts y algoritmos en R.
Syllabus
UNIDAD 1. Introducción al aprendizaje automático y la ciencia de datos
PRÁCTICA 1. Introducción al lenguaje R
UNIDAD 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático
PRÁCTICA 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático
UNIDAD 3. Técnicas básicas de aprendizaje automático
PRÁCTICA 3. Práctica de creación de modelos de aprendizaje automático
UNIDAD 4. Preprocesamiento de datos
PRÁCTICA 4. Visualización
PROYECTO
PRÁCTICA 1. Introducción al lenguaje R
UNIDAD 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático
PRÁCTICA 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático
UNIDAD 3. Técnicas básicas de aprendizaje automático
PRÁCTICA 3. Práctica de creación de modelos de aprendizaje automático
UNIDAD 4. Preprocesamiento de datos
PRÁCTICA 4. Visualización
PROYECTO
Taught by
José Hernández-Orallo, María José Ramírez Quintana and Fernando Martínez Plumed
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Reviews for edX's Aprendizaje automático y ciencia de datos Based on 8 reviews
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Anonymous
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completed this course.
I like the way the course focus on the theory part but in my humble opinión the practise part is a little bit poor, i think it could be more intense in this sense. Anyway great course in general
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Anonymous
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is taking this course right now.
Este curso especialmente la última etapa no la entendi. Es muy difícil pero espero tener más tiempo para revisarlo en otra oportunidad.
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Anonymous
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completed this course.
The course is easy to follow. It works with the basics regarding the machine learning and data analysis. I recommended it.
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Juan
completed this course, spending 6 hours a week on it and found the course difficulty to be medium.
Es un muy buen curso para entender muchos conceptos y técnicas. En general el curso es bueno pero hay varias lecciones con problemas por diferencias entre la explicación y el texto guía y las preguntas, en especial al final. Recomiendo que corrijan esta parte y así el curso sería excelente!.
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Anonymous
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completed this course.
Aunque algunas de las explicaciones impartidas no son muy comprensibles debido al estilo de explicar de algunos docentes, el curso tiene un programa muy útil y práctico.
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Anonymous
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completed this course.
Me parecio un curso muy completo sobre estadísticas y aprendizaje automático, quizás solo comentar que hubiese sido de mucha ayuda mas contenido sobre R
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Anonymous
Anonymous
completed this course.
Fue gratificante haber realizado del curso. He aprendido bastante de los temas que se mencionan. Fue bastante bueno conocer nuevos temas. Muchas gracias.
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Anonymous
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completed this course.
Buen curso, bastante completo en teoria y practica, aunque requiere mas conocimiento en probabilidad que los requisitos basicos que pide.
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