Si estás por Madrid los próximos jueves y viernes (15 y 16 de Noviembre), no te pierdas este curso,
eminentemente práctico
que organizan nuestros compañeros de Stratebi.
Web del Curso
(temario, metodología e inscripción)
Público objetivo
- Profesionales TIC : Consultores BI, Científicos de Datos...
- Profesionales de Negocio: Que quieran reorientar su carrera profesional o tener los conocimientos necesarios para aplicar en sus empresas
- Profesionales de Ciencias Aplicadas o Económicas : Matemáticos, Estadísticos, Físicos, Económicas, Empresariales, Técnicos, Informáticos...
Observaciones
- Metodología : El curso intercala partes teóricas en las que se imparten conceptos fundamentales para comprender los ejercicios prácticos que se imparten.
- Requerimientos : Conceptos básicos de: Álgebra Linea y Cálculo. Los asistentes deberán venir con su propio equipo portátil
- Entrega de Certificado: Todos los asistentes recibirán Certificado de Realización
Temario
1. Introducción al Machine Learning
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Técnicas
- Clasificación
- Regresión
- Clustering
- Preprocesamiento y Reducción dimensional
- Selección de atributos
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Evaluación del rendimiento
- Matrices de confusión
- Principales KPIs R2, MAE, MSE
2. Regresión (Predicción de valores continuos)
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Principales algoritmos
- Ordinal Least Squares
- Ridge Regression
- Laso Regression
- Elastic Net
- Ejemplos
3. Clasificación (Identificación de la categoría a la que pertenece un objeto)
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Principales algoritmos
- Logistic Regression
- Support Vector Machines
- KNearest Neighbors
- Decision Trees
- Random Forest
- Multi-layer Perceptron
- Ejemplos
4. Clustering (Agrupación de objetos similares en conjuntos)
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Principales Algoritmos
- KMeans
- Spectral Clustering
- DBSCAN
- Ejemplos
Formación Machine Learning con Scikit-Learn librería Data Science (Anaconda con Python 3
