En 160 horas de aprendizaje práctico y personalizado desarrollarás un proyecto completo.
Aprenderás a programar en Python, y a manejar y manipular estructuras de datos.
Aprenderás a crear un modelo de análisis con la utilización de los algoritmos de Machine Learning.
Este curso es una introducción práctica a una disciplina compleja como es el análisis de datos y el machine learning.
Nuestro Curso de introducción a Data Analytics y Machine Learning está diseñado para personas interesadas en esta disciplina que desean tener una primera experiencia en este campo antes de decidirse a profundizar y realizar un curso más largo y profundo con Ubiqum.
Aprenderás a:
Programar en Python, SQL .
Conocer y utilizar los principales algoritmos de machine learning.
Crear modelos con datos y algoritmos de machine learning.
Interpretar los resultados del análisis de datos para evaluar su solidez y solvencia.
Comunicar los resultados del análisis a la gerencia y otras audiencias no técnicas.
Modulo 1: Data Analytics with Python Understanding Customers
En el primer proyecto, el alumno trabajara como Analista de Datos para Blackwell Electronics.
Su misión es utilizar técnicas de miner1a de datos y aprendizaje automático para investigar patrones, en los datos de ventas de Blackwell, y proporcionar informaci6n sobre las tendencias y preferencias de compra de los clientes.
Las conclusiones extra1das de los patrones en los datos ayudaran a la empresa a tomar decisiones sobre actividades de ventas y marketing, ya comprender la relaci6n entre la demografía de los clientes y su comportamiento de compra.
Cada tarea tiene entregables específicos , y se utilizan bibliotecas de Python para llevar a cabo dos actividades muy importantes en el Análisis de Datos: EDA (Análisis Exploratorio de Datos) y FE (ingeniería de Características Features). El alumno aprende a usar algoritmos de aprendizaje automático y a crear modelos.
Finalmente, el alumno preparara una presentaci6n, con sus conclusiones, para una audiencia no técnica.
En este modulo, el alumno aprende:
Fundamentos de programación en Python:
• Tipos/Estructuras y métodos comunes.
• Técnicas de procesamiento de datos (limpieza de datos, valores nulos, etc.).
• Gestión de DataFrames (selección y manipulación con loc).
• Fundamentos de la creacion de gráficos en Python.
• Bucles y definición de métodos.
Introducción al aprendizaje automático (ML) y algoritmos:
• Definición del proceso de modelado.
• Fundamentos de la selección de caracter1sticas (correlacion).
• División en train/testy técnicas de validación cruzada.
• Diferencia entre hiper-parámetros y parámetros.
• introducción a los algoritmos de clasificación (arboles de decisión y bosques).
• Evaluación y selección de modelos (matriz de confusión).
Aprenderas a utilizar las siguientes bibliotecas:
• pandas, numpy, matplotlib, seaborn.
• scikit-learn, statistics.
Curso de introducción a data analytics y machine learning
Se requiere titulación universitaria
Información Adicional
Modalidad
Nuestros cursos son flexibles, personalizados y prácticos. tendrás tu mentor personal que se reunirá contigo de forma habitual uno a uno. Y podrás llevar tu propia organización del trabajo sin tener que estar a horas fijas enfrente de la pantalla, con otros 20 alumnos y un profesor hablando. Este curso está diseñado para personas que trabajan y han de compatibilizar su formación con sus obligaciones profesionales.
