OPSMLPYILTInteligencia Artificial y Data Science
MACHINE LEARNING CON PYTHON
30 Presencial-Remoto
Descripción
Este curso introduce de forma práctica en el uso de Python y su ecosistema científico para resolver problemas de Machine Learning , desde el análisis de datos hasta la construcción y validación de modelos supervisados y no supervisados.
Objetivos
Este curso tiene como objetivo desarrollar modelos de Machine Learning y aprendizaje con Python
Audiencia
Curso dirigido a:
• Administradores de bases de datos (DBA)
• Analistas de datos
• Desarrolladores
• Administradores del sistema
• Ingenieros de DevOps
• Administradores de bases de datos (DBA)
• Analistas de datos
• Desarrolladores
• Administradores del sistema
• Ingenieros de DevOps
Prerrequisitos
Los alumnos necesitarán tener conocimientos básicos de programación en Python
Temario
1. Jupyter Notebooks
2. Ipython
3. NumPy
4. Pandas
5. MatplotLib
6. Model Validation
7. Feature Engineering
8. Supervised Classification and Regression
9. Unsupervised Classification. Clustering.
2. Ipython
3. NumPy
4. Pandas
5. MatplotLib
6. Model Validation
7. Feature Engineering
8. Supervised Classification and Regression
9. Unsupervised Classification. Clustering.