enthaltenEste curso tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes una comprensión integral de los modelos predictivos utilizando técnicas de Machine Learning. Los participantes aprenderán a implementar, evaluar y mejorar modelos predictivos aplicables a diversas problemáticas reales, utilizando herramientas como Python y bibliotecas especializadas.
Modelos predictivos con Machine Learning
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 99 Stunden
3 Wochen bei 33 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Aprenderás Machine Learning en robótica, construirás modelos de regresión y clasificación, optimizarás y harás predicciones.
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Februar 2025
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31 Aufgaben
Unterrichtet in Spanisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
En esta sección, los estudiantes instalarán y configurarán el software necesario para el curso, incluyendo Python y Jupyter Notebook. Se introducirán a los conceptos fundamentales del modelado de datos y los diferentes tipos de modelos predictivos. Además, aprenderán sobre los fundamentos de Machine Learning y comenzarán a construir su primer modelo predictivo básico.
Das ist alles enthalten
13 Videos14 Lektüren7 Aufgaben
Esta sección se enfoca en los modelos de regresión y clasificación, cubriendo desde la teoría hasta la práctica de la regresión lineal, múltiple y polinomial, así como las máquinas de soporte vectorial y los árboles de regresión. Los estudiantes también aprenderán sobre la regresión logística y la matriz de confusión para la evaluación de modelos clasificadores.
Das ist alles enthalten
15 Videos14 Lektüren11 Aufgaben
En esta sección, los estudiantes aprenderán a analizar la calidad de sus modelos mediante el uso de curvas ROC y otras métricas de evaluación. También se enfocarán en la creación de modelos robustos utilizando variables dummy y seleccionando características relevantes. Finalmente, se introducirán a métodos avanzados de regresión y técnicas de ensamble para mejorar el rendimiento de los modelos.
Das ist alles enthalten
9 Videos9 Lektüren7 Aufgaben
Esta sección aborda técnicas de agrupamiento, comenzando con la preparación de datos y el uso de K-means. También cubre el análisis de series de tiempo, incluyendo la predicción de valores futuros en diferentes contextos, como la bolsa de valores.
Das ist alles enthalten
9 Videos14 Lektüren6 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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