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Descripción de la pista
Científico especializado en machine learning en Python
Domina las habilidades esenciales de Python para machine learning
Comienza tu camino para convertirte en científico de machine learning con este completo programa de Python. Adquiere experiencia práctica con técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo mientras trabajas con conjuntos de datos del mundo real. Al finalizar este programa, tendrás la confianza y las habilidades necesarias para abordar problemas complejos de machine learning y crear potentes modelos predictivos.De los fundamentos de Python a machine learning avanzado
Tanto si eres nuevo en Python como si eres un programador experimentado, este programa te resultará útil. Comenzarás aprendiendo los fundamentos de la programación en Python y avanzarás rápidamente hacia conceptos avanzados de machine learning. El plan de estudios, cuidadosamente seleccionado, incluye:- Aprendizaje supervisado con scikit-learn Técnicas de aprendizaje no supervisadas, como la agrupación y la reducción de dimensionalidad.
- Clasificadores lineales y modelos basados en árboles
- Potenciamiento de gradientes con XGBoost Ingeniería de características y preprocesamiento para machine learning.
- Análisis y previsión de series temporales
- Procesamiento del lenguaje natural con spaCy
- Aprendizaje profundo con PyTorch
- Machine learning distribuido con PySpark
Aprendizaje práctico con proyectos del mundo real
Aplica tus habilidades a proyectos prácticos que reflejan los retos a los que se enfrentan los científicos en machine learning en la industria. Trabajarás con diversos conjuntos de datos, que van desde el comportamiento de los clientes hasta datos de imágenes y texto, para resolver problemas del mundo real. A través de modelos predictivos para la agricultura, la agrupación de especies de pingüinos antárticos y la predicción de la duración del alquiler de películas, obtendrás experiencia práctica en el abordaje de tareas complejas de machine learning. Además, explorarás estrategias para destacar en las competiciones de Kaggle, perfeccionando tu capacidad para desarrollar modelos de alto rendimiento. Estos proyectos te ayudarán a crear un portafolio atractivo para mostrar tu experiencia en machine learning a posibles empleadores.Prepárate para el mundo laboral con habilidades muy demandadas
Machine learning es una de las habilidades más demandadas en el mercado laboral actual. Al completar este programa, estarás bien preparado para:- Solicita puestos de científico de machine learning en distintos sectores.
- Colaborar con equipos de ciencia de datos para resolver problemas complejos. Participa en concursos y hackatones de Kaggle.
- Buscar una mayor especialización en áreas como la PNL, la visión artificial o el big data.
¿Por qué Python para machine learning?
Python se ha convertido en el lenguaje preferido para machine learning debido a su simplicidad, versatilidad y amplio ecosistema de potentes bibliotecas. Con herramientas como scikit-learn, PyTorch y PySpark, Python te permite implementar algoritmos de machine learning de manera eficiente y escalarlos para manejar grandes conjuntos de datos. Dominar Python para machine learning te abrirá un mundo de oportunidades en este campo en rápido crecimiento.Desbloquea tu potencial como científico de machine learning
¿Estás listo para dar el primer paso hacia una carrera gratificante en machine learning? Inscríbete hoy mismo en el programa «Científico de machine learning en Python» y adquiere las habilidades y la confianza necesarias para afrontar los retos del machine learning en el mundo real. Con la ayuda de instructores expertos, proyectos prácticos y una comunidad de aprendizaje que te apoya, estarás bien encaminado para convertirte en un científico en machine learning.Prerrequisitos
No hay requisitos previos para esta pistaCourse
Mejora tu machine learning con scikit-learn en Python. Haz predicciones potentes con conjuntos de datos reales en este curso interactivo.
Project
SobresueldoPredictive Modeling for Agriculture
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Aprende a agrupar en clústeres, transformar, visualizar y extraer información de conjuntos de datos no etiquetados con scikit-learn y scipy.
Project
SobresueldoClustering Antarctic Penguin Species
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
En este curso aprenderás los detalles de los clasificadores lineales como la regresión logística y la SVM.
Course
En este curso, aprenderás a utilizar modelos basados en árboles y conjuntos para regresión y clasificación utilizando scikit-learn.
Project
SobresueldoPredicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
Este curso te presenta el aprendizaje no supervisado con la biblioteca SciPy mediante técnicas como los clústeres jerárquicos y de k-medias.
Course
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
¡Aprende a limpiar y preparar tus datos para el machine learning!
Course
Este curso se centra en la ingeniería de características y el machine learning para datos de series temporales.
Course
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Course
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
SobresueldoMachine Learning Fundamentals in Python
Course
Domina el análisis de textos con técnicas esenciales de PLN, desde el preprocesamiento hasta los modelos transformadores avanzados.
Course
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Course
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
Aprende a crear tu primera red neuronal, ajustar hiperparámetros y abordar problemas de clasificación y regresión en PyTorch.
Course
Conoce las arquitecturas fundamentales del aprendizaje profundo, como las CNN, las RNN, las LSTM y las GRU, para modelar imágenes y datos secuenciales.
Course
Aprende a procesar, transformar y manipular imágenes a tu antojo.
Course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
Haz predicciones a partir de datos con Apache Spark mediante árboles de decisión, regresión logística, regresión lineal, ensambles y pipelines.
Course
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
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