Los modelos predictivos son muy útiles a la hora de concretar una estrategia empresarial.
Por eso este curso gratis de modelos predictivos con machine learning que os presentamos hoy puede ser muy valioso para las personas que trabajan, o quieran trabajar, analizando datos empresariales o de cualquier otro tipo de organización.
Hoy en día vivimos en la era digital, lo cual se traduce en que se genera un gran volumen de datos cada segundo.
Es por eso que las empresas se ha tenido que adaptar a esta nueva realidad si quieren ser competitivas, no solamente para digitalizar sus procesos, sino para poder obtener información valiosa de toda esa cantidad de datos que se generan.
El machine learning permite interpretar y obtener información nueva a través de todos estos datos. Además, es posible generar modelos predictivos para simular el comportamiento de un sistema.
Si quieres aprender estas técnicas para manipular, extraer y obtener información valiosa a partir de un gran volumen de datos, y mediante la programación en Python, no puedes perderte este curso gratis.
¿Vas a perderte esta oportunidad?
¿Qué aprenderé en el curso?
En este curso de modelos predictivos con Machine Learning a través de la programación en Python aprenderás a:
- Conocer el alcance del Machine Learning en el mundo de la robótica.
- Crear modelos de regresión y clasificación.
- Aplicar técnicas para optimizar modelos.
- Construir modelos predictivos a través del Machine Learning.
¿Se necesitan requisitos previos para realizar este curso?
Lo cierto es que para poder completar con éxito este curso deberás de contar con algunas nociones de programación en Python. No te preocupes porque no tienes que ser un experto o experta en programación, bastará con que tengas conocimientos básicos.
También es muy importante que tengas una cuenta en la plataforma de cursos edX, que es el sitio web desde donde podrás realizar el curso gratis. Si todavía no tienes una cuenta te podrás registrar muy rápidamente a través de tu cuenta de Google, Facebook o con tu correo electrónico.
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¿A quién dirigido este curso?
Este curso está pensado para personas que tengan interés en el mundo del Machine Learning, pero que todavía no cuentan con los conocimientos necesarios para poder crear modelos predictivos.
Se trata de un curso muy interesante para estudiantes de informática o cualquier otra disciplina que involucre el procesamiento de datos para el análisis y la posterior toma de decisiones.
Por último, si estás trabajando en otro sector y quieres reciclarte para adquirir nuevos conocimientos relacionados con el Big Data, la ciencia de datos o el Machine Learning, este curso puede ser muy interesante para ti.
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Plan de estudios del curso
Este curso gratuito sobre modelos predictivos con Machine Learning ha sido creado por la Universidad Anáhuac, la cual ha sido reconocida como una de las 3 mejores universidades de México en 2020.
Se trata de un curso de nivel intermedio que podrás realizar desde la plataforma de cursos edX. A pesar de que es un curso gratis si deseas obtener un certificado de finalización una vez que lo hayas completado deberás de abonar una pequeña cuota.
Pero no te preocupes porque si no deseas obtener el certificado el curso no tendrás ningún coste.
Las clases del curso están completamente en español y tiene una duración total de unas 4 semanas con una dedicación de entre 6 y 8 horas semanales. Aunque esto es totalmente orientativo, ya que podrás realizar el curso a tu ritmo sin problema.
El plan de estudios del curso está dividido en los siguientes módulos:
- Módulo 1. Introducción al modelado de datos
- Bienvenida a la semana 1
- Instalando el software
- Introducción al modelado de datos
- Fundamentos de Machine Learning
- Creando nuestro primer modelo
- Módulo 2. Regresión y clasificación
- Bienvenida a la semana 2
- Regresión lineal y múltiple
- Regresión Polinomial
- Máquina de soporte vectorial
- Árbol de regresión
- Clasificación: Regresión logística y Matriz de confusión
- Módulo 3. Mejorando tus modelos
- Bienvenida a la semana 3
- Analizando la calidad de los modelos
- Creando modelos robustos
- Métodos de regresión y ensamble
- Módulo 4. Agrupamiento y series de tiempo
- Bienvenida a la semana 4
- Técnicas de Agrupamiento
- Series de Tiempo