Científico de machine learning in R

En este curso aprenderás los fundamentos del machine learning sobre la clasificación.

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Aprende los principios de la ingeniería de funciones para modelos de machine learning y cómo implementarlas con el marco tidymodels de R.

Este curso ofrece una introducción al agrupamiento y la reducción de dimensionalidad en R desde la perspectiva del machine learning.

Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.

Aprende a realizar regresiones lineales y logísticas con varias variables explicativas.

Este curso enseña los conceptos fundamentales del machine learning, como la creación y evaluación de modelos predictivos.

Aprende a optimizar tus flujos de trabajo de machine learning con tidymodels.

Aprende a utilizar modelos basados en árboles y conjuntos para realizar predicciones de clasificación y regresión con tidymodels.

Aprende técnicas de reducción de dimensionalidad en R y domina la selección y extracción de características para tus propios datos y modelos.

Este curso presentará la máquina de vectores de soporte (SVM) utilizando un enfoque intuitivo y visual.

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

Aprende a ajustar los hiperparámetros de tu modelo para obtener los mejores resultados predictivos.

Aprende a aprovechar los métodos de estimación bayesiana para hacer mejores inferencias sobre los modelos de regresión lineal.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

Aprende a realizar análisis de big data con Spark y el paquete sparklyr en R, y explora Spark MLIb en solo 4 horas.