Machine Learning y Data Science: Curso Completo con Python

Published on September 8th, 2023 and Last Verified on June 23rd, 2024,
Unlimited monthly offer

Course Name : Machine Learning y Data Science: Curso Completo con Python
Short description : Aprende Machine Learning y Data Science con Python, ¡conviértete en un experto en Machine Learning con Python!
Duration : 30.5 hours on-demand video 8 articles 25 downloadable resources
Avg Rating : 4.7 (2,162 ratings)
Original Price : $119.99
Discouont Price : € 12.99
Provider : Udemy
Course Type : Self Paced Online Course. Lifetime Access

Instructed by Santiago Hernández

What you’ll learn

  • Los algoritmos y fundamentos más relevantes del Machine Learning
  • La aplicación de técnicas de Machine Learning a casos prácticos reales
  • El desarrollo e implementación de sistemas de Machine Learning con Python 3
  • Las intuiciones matemáticas necesarias para comprender las técnicas actuales y futuras de Machine Learning
  • Las técnicas necesarias para crear un proyecto real completo de Machine Learning utilizando Python
  • La ejecución de algoritmos de Machine Learning en entornos offline y online
  • La aplicación de técnicas de Machine Learning a problemas reales dentro del dominio de la Ciberseguridad
  • El uso de algoritmos de Machine Learning para la realización de predicciones y la resolución de tareas complejas

Temario del curso

  1. Bienvenido al curso: Machine Learning desde cero. Proyectos reales en Python 3
  2. Machine Learning: Contexto y Motivación
  3. Introducción y creación el entorno de aprendizaje para Python 3: Jupyter Notebook, Jupyter Lab, Google Colaboratory, Numpy, Pandas, Matplotlib
  4. ¿Qué es el Machine Learning?: Aprendizaje Supervisado, Aprendizaje no Supervisado, Aprendizaje Online, Aprendizaje Batch, Aprendizaje basado en Instancias, Aprendizaje basado en Modelos
  5. Regresión y Clasificación: Regresión Lineal, regresión Logística
  6. Creación de un proyecto de Machine Learning: Visualización del conjunto de datos, Overfitting, Underfitting, Evaluación, Selección del modelo
  7. Support Vector Machines (SVM): Hard Margin Classification, Soft Margin Classification, Modelo Lineal, Kernels
  8. Árboles de decisión y conjuntos de árboles: Árbol de decisión, Gini Impurity, Ensemble Learning, Bagging, Pasting, Boosting, Stacking, Random Forests
  9. Selección y Extracción de características
  10. Algoritmos de Clustering: Kmeans, Dbscan, Purity Score, Silhouette coefficient, Calinski & Harabasz index
  11. Algoritmos de Machine Learning basados en probabilidad: Teorema de Bayes, Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes
  12. Algoritmos de Machine Learning para la detección de anomalías: Gaussian distribution, Multivariate Gaussian distribution, Random Forest
  13. Redes Neuronales Artificiales y Deep Learning: Threshold Logic Unit, Percetrón, Perceptrón Multicapa, Redes Neuronales Profundas
  14. Despedida del curso: Machine Learning desde cero. Proyectos reales en Python 3

Who this course is for:

  • Estudiantes con interés por el Data Science y el Machine Learning
  • Desarrolladores en Python con interés por el Machine Learning
  • Estudiantes interesados en Machine Learning e Inteligencia Artificial
  • Estudiantes interesados en la aplicación del Machine Learning a proyectos reales
  • Estudiantes interesados en la aplicación de las técnicas de Machine Learning a la Ciberseguridad
  • Expertos en Ciberseguridad con interés por el Machine Learning o el Data Science

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