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AnahuacX: Modelos predictivos con Machine Learning

En este curso conocerás los fundamentos del aprendizaje automático y como crear modelos de predicción, regresión y clasificación con ayuda de Python. Explorarás problemas de clasificación, regresión, series de tiempo, agrupamiento y sistemas expertos.

4 semanas
6–8 horas por semana
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Gratis
Verificación opcional disponible

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Comienza el 29 mar

Sobre este curso

Omitir Sobre este curso

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.

De un vistazo

  • Institución: AnahuacX
  • Tema: Informática
  • Nivel: Intermediate
  • Prerrequisitos:

    Conocimientos básicos en el lenguaje de programación Python.

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás
  • Reconocerás el alcance del Machine Learning en la robótica.
  • Construirás modelos de regresión y clasificación.
  • Aplicarás técnicas de optimización de modelos.
  • Serás capaz de hacer modelos para realizar predicciones a traves de Machine Learning.

Plan de estudios

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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.

¿Quién puede hacer este curso?

Lamentablemente, las personas residentes en uno o más de los siguientes países o regiones no podrán registrarse para este curso: Irán, Cuba y la región de Crimea en Ucrania. Si bien edX consiguió licencias de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de los EE. UU. (U.S. Office of Foreign Assets Control, OFAC) para ofrecer nuestros cursos a personas en estos países y regiones, las licencias que hemos recibido no son lo suficientemente amplias como para permitirnos dictar este curso en todas las ubicaciones. edX lamenta profundamente que las sanciones estadounidenses impidan que ofrezcamos todos nuestros cursos a cualquier persona, sin importar dónde viva.

Este curso es parte del programa Python aplicado a la Ciencia de Datos Professional Certificate

Más información 
Instrucción por expertos
3 cursos de capacitación
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3 meses
6 - 8 horas semanales

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