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Curso Completo de Modelado de Clasificación en Python

El curso de modelado de clasificación es ideal para quienes deseen aprender a crear modelos de clasificación en Python. Al finalizar, se podrá:

• Identificar problemas empresariales que pueden ser resueltos mediante técnicas de modelado de clasificación de Machine Learning.
• Crear diferentes modelos de modelado de clasificación en Python y comparar su rendimiento.
• Practicar, discutir y comprender de manera confiada los conceptos de Machine Learning.

¿Cómo ayudará este curso?

Se obtiene un Certificado de Finalización Verificable al completar el curso de fundamentos de machine learning. Esto es especialmente útil para gerentes de negocios, ejecutivos o estudiantes que deseen aplicar machine learning a problemas empresariales en el mundo real.

El curso enseña las técnicas de clasificación más populares, como la regresión logística, el análisis discriminante lineal y el KNN.

Razones para elegir este curso

Este curso cubre todos los pasos necesarios para resolver un problema empresarial utilizando técnicas de clasificación. Muchos cursos solo se centran en cómo ejecutar el análisis, pero es igual de importante contar con los datos correctos y realizar un preprocesamiento adecuado antes de ejecutar el análisis. Después, también se debe poder evaluar la calidad del modelo y interpretar los resultados para ayudar a la empresa.

¿Quiénes son los instructores?

El curso es impartido por Abhishek y Pukhraj, gerentes en una firma de consultoría de análisis global. Han ayudado a múltiples negocios a resolver problemas utilizando técnicas de machine learning y han incluido aspectos prácticos del análisis de datos en el curso.

Son creadores de algunos de los cursos en línea más populares, con más de 150,000 inscripciones y miles de críticas de 5 estrellas.

Compromiso con la enseñanza

Se está comprometido con la enseñanza a los estudiantes. Si hay preguntas sobre el contenido del curso, hojas de práctica o cualquier otro tema relacionado, los estudiantes pueden publicar preguntas en el curso o enviar mensajes directos.

Archivos de Práctica, Cuestionarios y Tareas

Con cada lección, se adjuntan notas de clase para facilitar el seguimiento. Además, los estudiantes pueden realizar cuestionarios para comprobar su comprensión de los conceptos y hay tareas prácticas en cada sección para aplicar el aprendizaje.

Contenidos del curso

Este curso enseña todos los pasos para crear un modelo de clasificación, el modelo de Machine Learning más popular para resolver problemas empresariales.

• Sección 1 - Fundamentos de Estadística

  Se divide en cinco clases que incluyen tipos de datos, tipos de estadísticas, representaciones gráficas, medidas de tendencia central (media, mediana y moda) y medidas de dispersión (rango y desviación estándar).

• Sección 2 - Fundamentos de Python

  Se inicia con la configuración del entorno de Python y Jupyter, además de realizar algunas operaciones básicas. Se aprenderá sobre la importancia de bibliotecas como Numpy, Pandas y Seaborn.

• Sección 3 - Introducción al Machine Learning

  Se explorarán conceptos y términos asociados con machine learning, con ejemplos que ayudan a entender el significado práctico. También se aprenderán los pasos para construir un modelo de machine learning.

• Sección 4 - Preprocesamiento de Datos

  Se aprende cómo obtener y preparar los datos para el análisis, incluyendo el análisis univariado y bivariado, así como el tratamiento de valores atípicos e imputación de valores perdidos.

• Sección 5 - Modelos de Clasificación

  Comienza con la regresión logística y cubre el análisis discriminante lineal y K-Nearest Neighbors. Se abordan conceptos teóricos de una manera comprensible y se practica cómo ejecutar e interpretar los resultados.

Al finalizar, se logrará una gran confianza en la creación de un modelo de clasificación en Python, con un entendimiento sólido de cómo utilizar el modelado de clasificación para crear modelos predictivos y resolver problemas empresariales.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning es un campo de la informática que proporciona a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente, identificando patrones y tomando decisiones con intervención humana mínima.

¿Qué técnicas de clasificación se enseñan en este curso?

Se enseñan técnicas de clasificación paramétricas y no paramétricas, enfocándose en:

1. Regresión Logística
2. Análisis Discriminante Lineal
3. K-Nearest Neighbors (KNN)

¿Cuánto tiempo se necesita para aprender técnicas de clasificación de machine learning?

El tiempo de aprendizaje varía según la dedicación de cada persona. El curso comienza desde lo básico y avanza a nivel avanzado en pocas horas. La práctica es esencial para retener el conocimiento adquirido.

¿Qué pasos seguir para construir un modelo de Machine Learning?

1. Fundamentos de Estadística y Probabilidad - Conocimientos básicos necesarios.

2. Comprensión de Machine Learning - Aprender los términos y los pasos para construir un modelo.

3. Experiencia en Programación - Se centra en Python, necesario para la implementación de modelos.

4. Entendimiento de Modelos - Cobertura de modelos de clasificación con teoría y práctica.

¿Por qué usar Python para Machine Learning?

Python se ha convertido en el lenguaje preferido para la ciencia de datos. Su uso ha crecido considerablemente en la comunidad de científicos de datos y se espera que siga en aumento, brindando amplias oportunidades laborales.

¿Cuál es la diferencia entre Data Mining, Machine Learning y Deep Learning?

Machine Learning utiliza algoritmos similares a Data Mining, pero se enfoca en reproducir patrones conocidos. Deep Learning, en cambio, utiliza redes neuronales avanzadas para identificar patrones complejos a partir de grandes conjuntos de datos.