MACHINE LEARNING ESSENTIALS WITH PYTHON | Machine Learning | Reconversión (básico)
SKU: MLB-ML-RE
Porcentaje de Subsidio TAE: 80%
Fecha de Inicio del Curso: 02 octubre del 2023
Fecha de Finalización del Curso: 23 octubre del 2023
Capacitador: Thincrs
Duración: 20 hrs
Modalidad: virtual
Nivel: básico
Días de Sesiones: lunes, martes y miércoles
Horario: 18:00 a 20:00 hrs
En este curso aprenderás:
Introducción práctica al campo del machine learning y cómo aplicarlo utilizando el lenguaje de programación Python. A lo largo del curso, los participantes adquirirán los conocimientos fundamentales y las habilidades necesarias para comprender los conceptos clave del machine learning y aplicar técnicas de modelado predictivo en diferentes escenarios.
Objetivo del curso:
1. Comprender los conceptos básicos de machine learning y su importancia en el análisis de datos.2. Familiarizarse con las bibliotecas y herramientas esenciales para machine learning en Python, como scikit learn, NumPy, SciPy, matplotlib y pandas.
3. Aprender a utilizar algoritmos supervisados y no supervisados para clasificación, regresión y agrupación de datos.
4. Desarrollar habilidades en la evaluación y mejora de modelos de machine learning mediante técnicas de validación cruzada, búsqueda en cuadrícula y selección de características.
5. Aplicar machine learning a problemas reales, como la clasificación de especies de iris y el análisis de sentimientos de reseñas de películas.
6. Obtener una visión general de temas avanzados en machine learning y las direcciones futuras en el campo.
Prerrequisitos:
Este curso está dirigido a estudiantes, profesionales o entusiastas de la ciencia de datos que deseen adquirir una comprensión básica de machine learning y su implementación en Python. No se requiere experiencia previa en machine learning, pero se recomienda tener conocimientos sólidos de programación en Python y familiaridad con conceptos matemáticos y estadísticos.
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Requisitos para subsidio TAE/COECYTJAL (a entregar en liga de registro):
- Identificación oficial vigente (INE, Pasaporte)
- CURP
- Carta compromiso
- Carta agradecimiento
