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Machine Learning con Python

Duración aprox: 6h (video+material&ejercicios) Nivel intermedio
Fundamentos de ML de manera intuitiva y práctica

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Objetivo

El aprendizaje automático, o machine learning, es la pieza fundamental para que las máquinas puedan aprender de forma autónoma, lo que se conoce como inteligencia artificial. En este curso de iniciación se presentarán los fundamentos del machine learning de manera intuitiva y práctica, utilizando casos de estudio realistas y sencillos.

Se utilizará el lenguaje de programación python (versión 2.7x) y la librería de machine learning scikit-learn. Como entorno de programación se utilizará Jupyter Notebook, una aplicación web que permite conjuntamente ejecutar código, visualizar resultados, así como escribir texto enriquecido y ecuaciones matemáticas. Por estos motivos, los notebooks se han convertido en una herramienta indispensable para los científicos de datos.

Al finalizar el curso, el alumno deberá ser capaz de poder implementar algoritmos sencillos de regresión, clasificación y segmentación (o clustering) y presentar el resultado de dichos algoritmos en un Jupyter notebook .

La aplicación de estos algoritmos de machine learning puede servir para responder a preguntas como:

  • Regresión: ¿cuántas unidades del producto estrella de mi negocio venderé el próximo trimestre?
  • Clasificación: ¿Es esta transacción fraudulenta o no?
  • Clustering: ¿cómo puedo conocer mejor a mis clientes? ¿Puedo segmentarlos de forma automática?

A quién va dirigido

Este curso está dirigido a todos los amantes de la ciencia de datos, que quieran avanzar su conocimiento o su carrera profesional hacia la aplicación de técnicas analíticas avanzadas, mediante la utilización de algoritmos de machine learning.

Requisitos

  • Se requieren conocimientos básicos de programación.
  • Antes de comenzar el curso se recomienda instalar la distribución de Anaconda con python 2.7x. La instalación de Anaconda es muy sencilla e incluye todo el material necesario para este curso: python, la librería scikit-learn y el entorno Jupyter Notebook.


Tu instructor


Felipe Alonso Atienza, PhD
Felipe Alonso Atienza, PhD

Soy ingeniero de Telecomunicación y Doctor en Ingeniería de Telecomunicación (procesamiento de señal y Machine Learning) por la Universidad Carlos III de Madrid. He desarrollado gran parte de mi carrera profesional como profesor universitario, realizando tareas como docente e investigador. En el ámbito investigador, he dirigido varios proyectos competitivos y publicado más de 15 artículos internacionales relacionados con la aplicación del machine learning a la salud.

En marzo de 2016 me incorporé al BBVA como Data Scientist, y formar parte así de la transformación del banco hacia una cultura data-driven, en el que las decisiones y el desarrollo de nuevos productos se realicen a partir de los datos.


Currículum de la clase



Preguntas Más Frecuentes (FAQ)


¿Cuándo empieza y termina este curso?
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¿Durante cuánto tiempo tendré acceso?
¿Qué te parece tener acceso de por vida a este curso? Después de inscribirte tendrás acceso ilimitado por el tiempo que tú quieras y a través de los dispositivos que te apetezca (móvil, tablet, ordenador)
¿Qué pasa si no estoy contento con este curso?
¡No queremos que te sientas así! Si no quedas satisfecho con el curso, contáctanos antes de 15 días desde el momento de haber realizado la inscripción y te devolveremos el importe.

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