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Estamos convencidos, que el Machine Learning es una fascinante tarea que cualquier persona tendría que dominar.
No vamos a permitir que ninguna fórmula, ningún cálculo matemático exótico te deje afuera de este invaluable recurso.
Por eso hemos decidimos crear
.
Machine Learning Masterclass
En este curso recorreremos en primer lugar, todos los requerimientos necesarios para poder encarar esta moderna herramienta, el aprendizaje automático
¿No dominas python?
No te preocupes, hemos decidido incorporar un curso compacto, simple y acelerado de Python desde 0
Otras herramientas que veremos serán
Numpy
Pandas
Técnicas de visualización
Limpieza de datos
Habiendo alcanzado estos objetivos, empezaremos con Las bases del machine learning.
Completando tareas como:
Regresiones
Clasificaciones
Agrupaciones
Y AHORA SI
REDES NEURONALES!
El área del machine learning más demandado en estos tiempos.
Te enseñaremos las bases, cómo funcionan, cómo trabajan, para qué las podemos usar.
Claro no nos quedaremos sólo con la teoría
Las pondremos en práctica a puro python!
Pero no solo desde el punto de vista del experto en Machine learning, sino que también desde el punto de vista del emprendedor.
Veremos paso a paso, como implementar una web, a la que le podemos brindar imágenes para que por detrás una red neuronal reconozca el objeto que le estamos pasando!
Y mucho mas!
¿Para quién es este curso?
Cualquiera con ganas de introducirse en el fascinante mundo del Machine Learning o Data Science
¿Has intentado tomar un curso similar, y la matemática o las fórmulas complicadas te han dejado fuera? Psss este es tu curso
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
Entenderas el funcionamiento de sistemas de machine learning Aprenderas el funcionamiento de distintos algoritmos de ML Regresiones, Clasificaciones etc Redes Neuronales, vale la pena indicarlas en un punto aparte. No solo veremos la teoría de funcionamiento, las aplicaremos en python, de una manera y con unos casos prácticos que estamos seguros te dejaran fascinado! Bases de Python Numpy (Arrays multidimensionales en Python) Pandas (Tablas indexadas en Python) Visualización de datos (data science) Limpieza de datos (data science) Mucha, mucha, pero mucha práctica y código.
A quién va dirigido
Cualquiera con ganas de introducirse en el fascinante mundo del Machine Learning o Data Science
¿Has intentado tomar un curso similar, y la matemática o las fórmulas complicadas te han dejado fuera? Psss este es tu curso
Requisitos
Si! Claro que hay requisitos
Ganas y un ordenador. ¿Matemática? ¿Sabes multiplicar, dividir, sumar o restar? Entonces ven!
Temario completo de este curso
Lo que nadie te contó sobre la programación y el desarrollo de tecnología
Por qué Python
Instalamos entorno de desarrollo (MAC)
Instalamos entorno de desarrollo (WINDOWS)
ARCHIVOS PARA EL CURSO
Introducción a Jupyter
Ejecutando comandos de terminal
Celdas de texto
Celdas de código
Instalamos una librería (Atención también aprendemos a cambiar el tema)
Introducción
Hello Python
Variables
Variables enteras
Comentarios en código
Más Variables (Bool - Float - String)
Ingresando datos desde teclado (Input)
Función Type
Operadores Aritméticos
Casting de variables (Str a int)
Seguimos con casting de variables
Terminal en VScode
Comparadores
Operadores de Asignación
Estructuras de control
Estructuras de control (else)
Estructuras de control (Práctica)
Operadores Lógicos
Loops (Bucles)
For loop, ejemplo práctico
For loop, ejemplo práctico II
While loop I
While loop II
Funciones
Funciones que reciben datos
Funciones que reciben y devuelven datos
Listas
Diccionarios
Diccionarios con entero en la llave
Recorriendo lista, recorriendo diccionario
Recorriendo una lista de diccionarios
Diagrama de flujo del proyecto final
Comenzamos con el proyecto!
Validando respuesta
Validando respuesta con función
Buscando usuario
Listando pacientes
Mejoramos la búsqueda
Proyecto: CAPITULO FINAL!
¿Por qué Numpy?
Ventajas de Numpy
Creamos ndarrays
Distintas maneras de crear arrays
Array de índices e indexado booleano
Slices
Tipos de datos en ndarray y operaciones
Operaciones frecuentes - Speed test
Numpy aplicado - PROCESAMIENTO DE IMAGENES
Numpy aplicado - PROCESAMIENTO DE IMAGENES - MASCARA CIRCULAR
Numpy aplicado - PROCESAMIENTO DE IMAGENES - FILTRO DE COLORES
¿Por qué pandas?
Series
Dataframe
Dataframe a partir de diccionario
Dataframe operaciones básicas
Dataframe resumen
ML Pipeline con Pandas
Caso de estudio I
Caso de estudio II
Con Pandas graficar es fácil
Seleccionando columnas - Método count
Agrupar y agregar
Join
Unimos agregamos y aplicamos filtros
Aplicamos Pandas!
Visualización
¿Qué es machine learning?
Programación tradicional
Tradicional Vs Machine Learning
Entonces
¿Qué es machine learning?
¿Qué es data science?
Clasificación de algoritmos según cómo aprenden
Regresión lineal (Intro)
Regresión lineal simple
Regresión lineal polinomial
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