Curso Machine Learning - Spanish - Curso Machine Learning con Python

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. Inscribirse en el curso aquí: http://academia.soydata.net/p/machine-learning-con-python SoyData, plataforma de e-Learning sobre Big Data, 100% en idioma español: Hadoop, MongoDB, Spark, Virtualización, Cloud Computing, Tableau...y muchos más contenidos.