AC
Un curso muy bien abordado, los ejemplo son bastantes claros, y exige un nivel de estudio personal extra que no hay que olvidar.
Este curso te va a brindar conocimientos, tanto teóricos como prácticos, para que puedas construir modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático (en inglés, machine learning). Estos modelos nos permiten anticipar en alguna medida eventos futuros y, en consecuencia, pueden ser utilizados para apoyar la toma de decisiones en las organizaciones y, en general, en cualquier dominio de aplicación.
El curso consta de 4 módulos, cada uno de una semana, en los cuales vas a tener la oportunidad de conocer y analizar diferentes casos de estudio con el objetivo de que tengas un panorama amplio de las aplicaciones de los modelos predictivos. En el primer módulo estudiaremos algunos fundamentos del aprendizaje automático y te mostraremos ejemplos de proyectos que pueden ser realizados con estas técnicas. El segundo módulo lo dedicaremos a la tarea de regresión y cómo construir modelos de predicción numérica con algoritmos lineales. A continuación, en el tercer módulo, estudiaremos algunos conceptos importantes en el aprendizaje supervisado, como la complejidad de modelos y la capacidad de generalización. Veremos entonces algunas técnicas que te permitirán mejorar el rendimiento de tus modelos. Por último, en el cuarto módulo, estudiaremos la tarea de clasificación y cómo construir modelos predictivos con algoritmos basados en árboles de decisión. Este curso está pensado para personas de diferentes disciplinas que quieran adentrarse en el mundo del aprendizaje automático y sus aplicaciones en el análisis de información, que estén iniciando estudios universitarios o con un título profesional. El aspirante a tomar este curso puede provenir de cualquier campo del conocimiento y estar incorporado en cualquier ámbito industrial, empresarial o académico. Este curso requiere la instalación de un programa especial (Anaconda/Jupyter Notebook). Es recomendable que el equipo cuente con más de 4GB de RAM y espacio en disco duro superior a 1GB.
AC
Un curso muy bien abordado, los ejemplo son bastantes claros, y exige un nivel de estudio personal extra que no hay que olvidar.
JR
El curso es excelente. Muy concreto con su información y los ejercicios prácticos muy pertinentes. Valdría la pena actualizar algunos notebooks con las últimas versiones de librerías.
JC
Muy bueno el curso, sin embargo es necesario actualizarlo incluyendo las últimas versiones de las herramientas utilizadas...Muchas gracias!!
CT
Curso muy detallado y conciso, con buenos recursos y casos prácticos
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El curso es excelente. Muy concreto con su información y los ejercicios prácticos muy pertinentes. Valdría la pena actualizar algunos notebooks con las últimas versiones de librerías.
Un curso muy bien abordado, los ejemplo son bastantes claros, y exige un nivel de estudio personal extra que no hay que olvidar.
Las lecciones están muy bien llevadas, con ejercicios y ejemplos que ayudan a entender las aplicaciones de estas herramientas.
Curso muy detallado y conciso, con buenos recursos y casos prácticos
Muy completo y bien estructurado. No requiere conocimientos previos
Excelente curso muy buenos docentes.
Excelentes ponencias
Muy interesante
Excelente curso
Estubo genial
Excelente
completo
grcaias
Aunque muestran algunas herramientas para modelos predictivos supervisados y no supervisados, falta profundidad en los conceptos y un proyecto de curso concreto, aunqué esta bien trabajar con diferentes datos, es bueno consolidar lo aprendido en un unico proyecto y ver el alcance total de estos modelos
Faltó en los recursos las bases completas cvs que utilizando en los videos de manos a la obra que considero muy importante tener para ejecutarlo y jugar con los datos. El resto estuvo muy bueno el contenido. Gracias
Increible curso para obtener un contexto adecuado sobre aprendizaje automático, sin embargo, parte de los archivos no están disponibles o están desactualizados.
Muy bueno el curso, sin embargo es necesario actualizarlo incluyendo las últimas versiones de las herramientas utilizadas...Muchas gracias!!
Mucho contenido sin ejercicios practicos que muestren como se carga la informacion paso a paso
Muy teórico