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Clases de Programación

en Godoy Cruz (Mendoza)

Carrera de Machine Learning - Data Science || Machine learning || Python o R

Para alumnos de:

Adultos

Niveles:

Todos los niveles

Métodos:

Presenciales (en casa del profesor)

Precio:

$ 1970/h

Especialidades:

Python

Curso de Machine Learning - Data Science
- Niveles: Todos
- Teoría y Práctica.

Que aprenderás

En esta carrera de Machine Learning & Data Science, adquirirás los conocimientos teóricos y prácticos que te permitirán entender y desarrollar procesos de análisis y uso de los datos. Es un flujo iterativo más que lineal, pero este es el flujo normal del ciclo de vida de la ciencia de datos para un proyecto de modelado de datos:

Planificación: Definir un proyecto y sus posibles resultados.

Construir un modelo de datos: Los científicos de datos frecuentemente usan una variedad de bibliotecas de código abierto o herramientas en la base de datos para construir modelos de aprendizaje automático. A menudo, los usuarios necesitan API para que los ayuden con la ingestión de datos, la visualización y creación de perfiles de datos o la ingeniería de funciones. Necesitan las herramientas adecuadas, así como acceso a los datos correctos y otros recursos como la capacidad de proceso.

Evaluar un modelo: Los científicos de datos deben lograr un alto porcentaje de exactitud en sus modelos antes de poder implementarlos con confianza. La evaluación del modelo habitualmente genera un conjunto completo de métricas de evaluación y visualizaciones para medir el rendimiento del modelo frente a los datos nuevos y también para clasificarlos a lo largo del tiempo a fin de permitir un comportamiento óptimo en la producción. La evaluación del modelo va más allá del rendimiento en bruto para tener en cuenta el comportamiento de referencia esperado.

Explicar los modelos: Poder explicar la mecánica interna de los resultados de los modelos de aprendizaje automático en términos humanos no ha sido posible siempre, pero es cada vez más importante. Los científicos de datos desean recibir explicaciones automatizadas de la ponderación relativa y la importancia de los factores que intervienen en la generación de una predicción, junto con detalles explicativos específicos del modelo sobre las predicciones del modelo.

Implementar un modelo: Tomar un modelo de aprendizaje automático entrenado e implementarlo en los sistemas correctos es frecuentemente un proceso difícil y laborioso. Esto se puede simplificar 'operacionalizando' los modelos como API escalables y seguras, o usando modelos de aprendizaje automático dentro de la base de datos.
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