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Cómo Dominar Machine Learning con Python en 6 pasos
BLOQUE 1: INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
Estructura del Curso (2:49)
1.1 ¿Qué es el Machine Learning? (3:00)
1.2 Machine Learning & Inteligencia Artificial & Deep Learning (3:32)
1.3 Tipos de Machine Learning (3:50)
BLOQUE 2: INTRODUCCIÓN A PYTHON
2.1 Instalación Python + Jupyter (8:51)
2.2 Conceptos básicos de Python (15:28)
2.3 Introducción a las librerías: Numpy (9:27)
2.4 Introducción a las librerías: Pandas (12:40)
2.5 Introducción a las librerías: Matplotlib (7:58)
2.6 Librería Machine Learning Scikit-Learn (5:09)
BLOQUE 3: MACHINE LEARNING – CLASIFICACIÓN
3.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLASIFICACIÓN? (2:29)
3.2 Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, Naive Bayes, Logistic Regression. KNN) (12:35)
3.3 Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico Clasificación (13:21)
3.4 Ejercicio codificación – CLASIFICACIÓN (10:06)
BLOQUE 4: MACHINE LEARNING – REGRESIÓN
4.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGRESIÓN? (1:52)
4.2 Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal (4:41)
4.3 Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico REGRESIÓN (6:52)
BLOQUE 5: MACHINE LEARNING – CLUSTERING
5.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLUSTERING? (1:25)
5.2 Algoritmo Machine Learning K-Means (3:38)
5.3 Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico CLUSTERING (7:58)
BLOQUE 6: MACHINE LEARNING – REGLAS DE ASOCIACIÓN
6.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN? (5:26)
6.2 Algoritmo Reglas de Asociación – “Apriori” (2:37)
6.3 Explicación paso a paso – Caso Práctico Reglas de Asociación (7:51)
BLOQUE 7: CONCLUSIONES
7.1 Conclusiones (1:51)
Obtención certificado de finalización del curso
Próximos Pasos Análisis de Datos
2.6 Librería Machine Learning Scikit-Learn
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