Curso
Machine Learning (TLG)
Inicio
- Inscripciones Abiertas
Duración
62 horas
Modalidad
Learning Gate
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Los data scientists son los terceros en la lista de las 15 profesiones emergentes en Estados Unidos*.
Crear un modelo de Machine Learning que cumpla con los requerimientos del diseño.
Lectura de datos de un archivo a una tabla
Métodos de selección basados en correlación
Agrupamiento de datos
Feature split
Dimensionality Reduction
Scikit-learn
Experiencia digital bajo demanda y personalizada
Contenidos relevantes de vanguardia
Retroalimentación experta
Aplicación inmediata
Identificar el ecosistema de aprendizaje de la plataforma The Learning Gate con la finalidad de s...
2 horas
Leer másIdentificar el ecosistema de aprendizaje de la plataforma The Learning Gate con la finalidad de sacar el mayor provecho alcanzando el éxito en tu nuevo viaje de aprendizaje.
1. Identificar las metodologías para la selección de características observables más relevantes ...
10 horas
Leer más1. Identificar las metodologías para la selección de características observables más relevantes para la visualización o para el mejoramiento la exactitud y/o precisión de un modelo de datos. 2. Diseñar las características observables más relevantes para la visualización o para el mejoramiento de la exactitud y/o precisión de un modelo de datos.
1. Interpretar la configuración que se ha utilizado para el desarrollo de modelos inteligentes no...
10 horas
Leer más1. Interpretar la configuración que se ha utilizado para el desarrollo de modelos inteligentes no supervisado de datos utilizando scikit-learn de Python, poniendo especial atención en la selección adecuada del número de agrupaciones, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida. 2. Crear modelos inteligentes no supervisado de datos utilizando scikit-learn de Python, seleccionando el número de agrupaciones adecuadas y analizando la efectividad del modelo utilizando medidas de calidad, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.
1. Interpreta la configuración utilizada en el desarrollo de los modelos inteligentes supervisado...
10 horas
Leer más1. Interpreta la configuración utilizada en el desarrollo de los modelos inteligentes supervisado de datos utilizando scikit-learn de Python; poniendo especial atención en la selección adecuada del modelo inteligente, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida. 2. Crear modelos inteligentes supervisado de datos utilizando scikit-learn de Python; seleccionando el modelo adecuado y analizando la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.
1. Examinar los resultados de las visualizaciones de modelos inteligentes para el desarrollo de m...
10 horas
Leer más1. Examinar los resultados de las visualizaciones de modelos inteligentes para el desarrollo de modelos de datos más exactos y/o precisos, que cumplan con los requerimientos de la necesidad del problema a resolver. 2. Utilizar herramientas visuales de máquinas inteligentes para el desarrollo de modelos de datos más exactos y/o precisos, que cumplan con los requerimientos de la necesidad del problema a resolver
1. Interpreta la configuración utilizada en el desarrollo de los modelos inteligentes supervisado...
10 horas
Leer más1. Interpreta la configuración utilizada en el desarrollo de los modelos inteligentes supervisado de texto utilizando Python; poniendo especial atención en la selección adecuada del modelo inteligente, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerido 2. Crear modelos inteligentes supervisado de datos de texto utilizando la plataforma máquinas inteligentes en Python; seleccionando el modelo adecuado y analizando la exactitud o precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.
1. Interpretar modelos de redes sociales utilizando la NetworkX en Python; analizando su robustez...
10 horas
Leer más1. Interpretar modelos de redes sociales utilizando la NetworkX en Python; analizando su robustez, encontrando las personas que más se comunican, así como los líderes de las conversaciones en una red social. 2. Crear modelos de redes de sociales utilizando la NetworkX en Python; analizar la robustez de las redes, encontrar las personas que mas se comunican, así como los líderes de las conversaciones en una red social.
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|---|---|
| The Learning Gate | Inscripciones Abiertas |
Duración
62 Horas
Modalidad
Learning Gate
$19500 MXN*
$1052 USD**
Desde $1625 MXN mensuales pagando con Tarjetas de crédito participantes
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*Precio Total (Servicios exentos de IVA), **Cálculo de acuerdo al tipo de cambio vigente al 22/03/2023 en el Banco de México: 18.5437 MXN/USD. El cargo final al momento del pago puede variar.
