Aprendizaje automático, ciencia de datos y aprendizaje profundo con Python Descarga gratuita de Udemy

¡Nuevo! Actualizado para 2020 con contenido adicional sobre ingeniería de funciones, técnicas de regularización y ajuste de redes neuronales, ¡así como compatibilidad con Tensorflow 2.0!

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) están en todas partes; Si desea saber cómo compañías como Google, Amazon e incluso Udemy extraen significado e información de conjuntos de datos masivos, este curso de ciencia de datos le brindará los fundamentos que necesita. Los científicos de datos disfrutan de uno de los trabajos mejor pagados, con un salario promedio de $120,000 según Glassdoor e Indeed. ¡Eso es solo el promedio! Y no se trata solo de dinero, ¡también es un trabajo interesante!

Si tiene algo de experiencia en programación o secuencias de comandos, este curso le enseñará las técnicas utilizadas por los científicos de datos reales y los profesionales del aprendizaje automático en la industria tecnológica, y lo preparará para pasar a esta carrera profesional. Este completo tutorial de aprendizaje automático incluye más de 100 lecturas abarcando 14 horas de vídeoy la mayoría de los temas incluyen ejemplos prácticos de código de Python puede usar como referencia y para practicar. voy a dibujar en mis 9 años de experiencia en Amazon e IMDb para guiarlo a través de lo que importa y lo que no.

Cada concepto se presenta en un lenguaje sencillo, evitando confundir la notación matemática y la jerga. Luego se demuestra utilizando el código Python con el que puede experimentar y desarrollar, junto con notas que puede conservar para referencia futura. No encontrará una cobertura académica y profundamente matemática de estos algoritmos en este curso; el enfoque está en la comprensión práctica y la aplicación de los mismos. Al final, se le dará un proyecto final para aplicar lo que has aprendido!

Los temas de este curso provienen de un análisis de los requisitos reales en las listas de trabajos de científicos de datos de los principales empleadores tecnológicos. Cubriremos las técnicas de aprendizaje automático, IA y minería de datos que buscan los empleadores reales, que incluyen:

• Deep Learning/Neural Networks (MLP’s, CNN’s, RNN’s) con TensorFlow y Keras
• Visualización de datos en Python con MatPlotLib y Seaborn
• TransferenciaAprendizaje
• Análisis de los sentimientos
• Reconocimiento y clasificación de imágenes
• Análisis de regresión
• Agrupación de K-Means
• Análisis de componentes principales
• Entrenamiento/Prueba y validación cruzada
• Métodos Bayesianos
• Árboles de decisión y bosques aleatorios
• Regresión múltiple
• Modelos de niveles múltiples
• Máquinas de vectores de soporte
• Aprendizaje reforzado
• Filtración colaborativa
• K-vecino más cercano
• Compensación de sesgo/varianza
• Conjunto de aprendizaje
• Frecuencia de término / Frecuencia de documento inversa
• Diseño Experimental y Pruebas A/B
• Ingeniería de funciones
• Ajuste de hiperparámetros

…¡y mucho más! También hay una sección completa sobre el aprendizaje automático con Apache Spark, que le permite escalar estas técnicas a «grandes datos» analizados en un clúster informático. Y también obtendrá acceso a este curso grupo de facebookdonde puedes mantenerte en contacto con tus compañeros de clase.

Si es nuevo en Python, no se preocupe: el curso comienza con un curso intensivo. Si ha hecho algo de programación antes, debe retomarlo rápidamente. Este curso le muestra cómo configurar PC con Microsoft Windows, escritorios Linux y Mac.

Si es un programador que busca cambiar a una nueva y emocionante carrera profesional, o un analista de datos que busca hacer la transición a la industria tecnológica, este curso le enseñará las técnicas básicas utilizadas por los científicos de datos de la industria del mundo real. Estos son temas que cualquier tecnólogo exitoso debe conocer absolutamente, entonces, ¿qué está esperando? ¡Enlístate ahora!

• “Comencé a hacer su curso en 2015… Eventualmente me interesé y nunca pensé que trabajaría para una empresa antes de que un amigo me ofreciera este trabajo. Estoy aprendiendo mucho que era imposible de aprender en la academia y disfrutándolo completamente. Para mí, su curso es el que me ayudó a entender cómo trabajar con problemas corporativos. Cómo pensar para tener éxito en la investigación corporativa de IA. Creo que eres el instructor más impresionante en ML, simple pero convincente». – Kanad Basu, PhD