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El aprendizaje automático es una habilidad que toma cada vez más relevancia debido al gran número de datos (big data), los cuales deben de ser analizados para tomar decisiones.
En este curso en línea aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático (machine learning) y la ciencia de datos.En particular,aprenderáslas técnicas necesarias para evaluar el rendimiento de los algoritmos y de los modelos obtenidos. También aprenderás como preprocesar los datos para obtener así modelos de mayor calidad (simples, comprensibles, eficientes, etc.). Por último, en este curso de análisis de datos aprenderás a poner en funcionamiento las técnicas estudiadas mediante un ejemplo prácticoprogramando tus propios scripts y algoritmos en R.
El alumno ha de tener unos conocimientos básicos de programación, sin ningún lenguaje de programación en particular. Debe conocer lo que son vectores y matrices, a nivel muy básico. Es conveniente que conozca los indicadores estadísticos básicos (media, desviación típica, mediana, cuantiles, etc.), concepto de muestreo y nociones muy básicas (ofimáticas) con hojas de cálculo y tablas de datos.
UNIDAD 1. Introducción al aprendizaje automático y la ciencia de datos
PRÁCTICA 1. Introducción al lenguaje R
UNIDAD 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático
PRÁCTICA 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático
UNIDAD 3. Técnicas básicas de aprendizaje automático
PRÁCTICA 3. Práctica de creación de modelos de aprendizaje automático
UNIDAD 4. Preprocesamiento de datos
PRÁCTICA 4. Visualización
PROYECTO
Who can take this course?
Unfortunately, learners residing in one or more of the following countries or regions will not be able to register for this course: Iran, Cuba and the Crimea region of Ukraine. While edX has sought licenses from the U.S. Office of Foreign Assets Control (OFAC) to offer our courses to learners in these countries and regions, the licenses we have received are not broad enough to allow us to offer this course in all locations. edX truly regrets that U.S. sanctions prevent us from offering all of our courses to everyone, no matter where they live.
Who can take this course?
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