Tecnología y digital

Curso de Introducción a Machine Learning

Enseña: Héctor E. Chávez - Consultor de datos - Minsait

  • Básico
  • 1310 alumnos
  • 4.5
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Descripción del curso online

En este curso, aprenderás cómo desarrollar e interpretar analíticamente un modelo de Machine Learning, además de conocer algunos de los algoritmos más utilizados. Para ello, se va a diferenciar el Machine Learning de otros conceptos, reflexionar con base en el pensamiento de las máquinas, identificar las principales herramientas y los pasos necesarios para analizar un problema, conocer los aspectos principales para crear y evaluar un modelo, así como también los algoritmos lineales, de árbol y otros que resultan esenciales en el Machine Learning.

¿Qué voy a aprender?

Al finalizar el curso, el alumno estará en capacidad de: Diferenciar entre Machine Learning, Ciencia de Datos, Minería de Datos, Big Data y Business Intelligence; plantear un problema en términos analíticos y comprender los trade-offs; conocer la metodología para la realización de un modelo; evaluar analíticamente un modelo; describir algunos algoritmos y clasificarlos.

¿A quiénes está dirigido?

Público en general, cualquiera con nociones estadísticas con interés en modelos predictivos o de estimación.

Requisitos

Ninguno

Contenido del curso Introducción a Machine Learning

  • Módulo 1Machine Learning: ¿Humo o novedad?

    3 Cápsulas 00:15:13

    • Cápsula 1: Presentación del docente
      Vista Gratuita
    • Cápsula 2: ¿Qué es Machine Learning?
      Acceso Premium
    • Cápsula 3: ¿Las máquinas piensan?
      Acceso Premium
  • Módulo 2Traducir analíticamente un problema

    3 Cápsulas 00:21:04

    • Cápsula 1: Herramientas para traducir el problema
      Acceso Premium
    • Cápsula 2: Los pasos para plantear analíticamente un problema
      Acceso Premium
    • Cápsula 3: Ejercicios prácticos
      Acceso Premium
  • Módulo 3Crear un modelo

    3 Cápsulas 00:22:10

    • Cápsula 1: La información
      Acceso Premium
    • Cápsula 2: Metodología del Machine Learning
      Acceso Premium
    • Cápsula 3: Feature Selection
      Acceso Premium
  • Módulo 4Evaluar el modelo

    3 Cápsulas 00:13:34

    • Cápsula 1: Cuando la variable a predecir es continua
      Acceso Premium
    • Cápsula 2: Cuando la variable a predecir es categórica
      Acceso Premium
    • Cápsula 3: Otras métricas y presentación de resultados
      Acceso Premium
  • Módulo 5Algunos algoritmos

    3 Cápsulas 00:15:08

    • Cápsula 1: Algoritmos lineales
      Acceso Premium
    • Cápsula 2: Algoritmos basados en árboles
      Acceso Premium
    • Cápsula 3: Otros algoritmos
      Acceso Premium

Examen finalPara obtener tu certificado de aprobación del curso, tendrás 2 intentos al día para aprobar con más de 70% un examen de opciones múltiples.

Sobre nuestro experto

Héctor E. Chávez profesora del curso Introducción a Machine Learning

Héctor E. Chávez

Consultor de datos - Minsait

Héctor E. Chávez estudió Economía en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM), donde se especializó en los campos de Choice Theory y Machine Learning. A lo largo de su carrera, ha investigado el comportamiento de los consumidores cuando se abstienen de decidir, y ha trabajado en Banorte y Motorola. En la actualidad, lleva 3 años desempeñándose como Data Scientist en Telefónica México, donde ha realizado modelos de ventas, fraude, text analytics, estimación de género y edad, segmentación generalizada de clientes, entre otros. Además, es un apasionado por la lectura y por seguir aprendiendo.

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