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Universidad Anáhuac

Modelos predictivos con Machine Learning

Universidad Anáhuac via edX

Overview

La ciencia de los datos es soportada por diversas áreas de conocimiento, siendo el aprendizaje automático una de las más relevantes. ¿Y qué es esto? Es la creación de modelos predictivos, regresivos y de clasificación a partir de una fuente amplia de datos, que se divide en dos principales categorías: Aprendizaje Supervisado y No Supervisado. En este curso aprenderás los fundamentos del aprendizaje automático y obtendrás las herramientas necesarias para la creación de modelos de predicción, regresión y clasificación con ayuda de Phyton.

Syllabus

Módulo 1: Introducción al modelado de datos.

Este módulo es un preambulo al curso. Instalarás el software necesario para trabajar en el contenido del curso. Modelarás conjuntos de datos mediante el método de regresión lineal para realizar predicciones simples e introducirte a los alcances del machine learning.

Módulo 2: Regresión y clasificación.

Implementarás métodos de regresión y clasificación de datos para definir modelos matemáticos que permitan la predicción, análisis e identificación de patrones para tomar decisiones acertadas.

Módulo 3: Mejorando tus modelos.

Utilizaras diferentes métodos de selección de variables y preparación de conjunto de datos para optimizar tus modelos de predicción y control utilizando distintos métodos de aprendizaje de máquina basado en lenguaje Python.

Módulo 4: Agrupamiento y series de tiempo.

Profundizarás en técnicas de optimización para los modelos mas complejos. Además, aplicarás algoritmos de agrupamientos y series de tiempo para que tus modelos generen predicciones mas precisas.

Taught by

Eduardo Rodríguez del Ángel and Jorge Alberto Cerecedo Córdoba

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Reviews

4.3 rating, based on 9 reviews

Start your review of Modelos predictivos con Machine Learning

  • Anonymous
    Mal explicado, no se entiende cuando hablan y leen en codigo en lugar de explicar los conceptos de la tematica. Los docentes saben del tema, el material es bueno, y los ejercicios interesantes, pero las malas lecturas de la tematica te obligan a dedicarle mas tiempo del previsto para completar los ejercicios, con la perdida de tiempo en otras actividades personales de la vida diaria.
  • Anonymous
    Me pareció un curso muy bueno. Aprendí de Machine Learning, sabía algo de Regresión Lineal y otros modelos de regresión pero ahora he aprendido conocimientos de nivel más avanzado y puedo programarlos con Python. Ha sido un curso muy bueno. Lo recomiendo a todos.
  • Anonymous
    El curso es bueno para introducir a la gente en temas de Machine Learning. Algunos ejercicios son difíciles si no se tiene algo de background en matemáticas y estadística, sin embargo creo que con un poco de esfuerzo se puede obtener el resultado.
  • Anonymous
    El curso es de gran ayuda para todos los sectores, además al manejar un lenguaje natural toda persona tiene la capacidad de entender los diferentes conceptos sin necesidad de haber tenido un conocimiento previo.
  • Anonymous
    Me resultó super interesante.

    en mi caso particular, que tengo cero conocimiento en cuanto a estadísticas, hubo partes que me costó entender, pero no fue imposible!
  • Anonymous
    El curso es muy bueno, enfocado a brindar los pasos iniciales e intermedios de machine learning. Recomendaria uno con despliegue de los modelos y puesta en marcha.
  • Anonymous
    Es un buen curso, en general bastante claro aunque si te falla algo encontrar información para solucionarlo puede ser complicado.
  • Anonymous
    This course explains very well the basic concepts of machine learning and how to implement them using the Sklearn library in Python.
  • Anonymous
    Una certificación profesional de excelente calidad y super completa, superó ampliamente mis expectativas.

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