Machine Learning Aplicado en Python

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·

6 Days

·

Cohort-based Course

Los modelos de Machine Learning son inútiles si los dejas en el código. ¿Por qué no aprovecharlos para hacer predicciones en una web app?

Nuestros estudiantes trabajan en

Banco Bilbao Vizcaya Argentaria
Airbus
PwC
endesa
University of Oxford

Course overview

Metodología práctica para construir cualquier modelo de Machine Learning

No, no te vamos a enseñar a construir modelos matemáticos con fórmulas complejas.


Si ya las han puesto en las funciones de las librerías de programación, ¿para qué reinventar la rueda?


Mejor, te enseño a conducir sobre ellas.


Además, te enseñamos cómo sacarle provecho a la Inteligencia Artificial de ChatGPT para que genere el código que necesitas y adaptarlo a tu problema.

Para quién NO es este curso

01

Quieres entrar al detalle con teoría que no necesitarás, en lugar de aprender y practicar lo determinante para aplicarlo a tus proyectos.

02

Te pasas las horas de clase sin saber qué hacer porque el profesor no te ayuda mientras practicas con los ejercicios.

03

Prefieres asumir con un sí aunque no te hayas enterado de nada, en lugar de seguir preguntándole al profesor para enriquecer el aprendizaje.

Sé un profesional competente capaz de entablar conversaciones técnicas sobre modelos matemáticos

Programar desde una hoja en blanco

Llegarás a las funciones que necesitas como si estuvieras navegando por los menús de un teléfono móvil.

Transformar tablas en modelos matemáticos

Si te dan una tabla de datos, serás capaz de desarrollar, desde una hoja en blanco, el tipo de modelo adecuado.

Evaluar predicciones

Los modelos matemáticos predicen el futuro, pero las predicciones pueden irse al carajo sin darte cuenta.


¿Cómo lo distingues los buenos modelos de los malos?

Seleccionar mejor algoritmo

En Scikit-Learn hay cientos de algoritmos, aplicables a todo tipo datos.


¿Cuándo es mejor aplicarlos según el problema que estás resolviendo?

Utiliza la IA para generar código e interpretar resultados

Tengo una batería de ejercicios para que integres en tu skillset el uso de la Inteligencia Artificial de ChatGPT para generar el código que necesitas al implementar algoritmos para tus casos prácticos.


Además, también aprenderás a usar la IA para que interprete los resultados.

This course includes

3 interactive live sessions

Lifetime access to course materials

In-depth lessons

Direct access to instructor

Projects to apply learnings

Guided feedback & reflection

Private community of peers

Course certificate upon completion

Maven Satisfaction Guarantee

This course is backed by Maven’s guarantee. You can receive a full refund within 14 days after the course ends, provided you meet the completion criteria in our refund policy.

Course syllabus

Week 1

Sep 23—Sep 28

    Sep

    27

    Sesión 1

    Fri 9/272:30 PM—7:00 PM (UTC)

    Sep

    28

    Sesión 2

    Sat 9/287:30 AM—12:00 PM (UTC)

    Introducción a Machine Learning con Python

    3 items

    Disciplina de Programación con Python

    3 items

    Modelar con Scikit-Learn

    4 items

    Selección de Modelos

    3 items

    Preprocesar Variables

    4 items

    Modelos en Producción

    2 items

    Interpretar Modelos con Valores SHAP

    2 items

Post-course

    Oct

    1

    Session Q&A

    Tue 10/15:00 PM—6:00 PM (UTC)

Bonus

    Introducción Redes Neuronales

    1 item

    Instalar programas para trabajar en local

    2 items

    Adaptar plantillas del curso a nuevos datasets

    1 item

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What students are saying

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Conoce tu profesor

Jesús López

Jesús López

Ahorrando tiempo a profesionales con la programación de algoritmos automáticos.

Desde crear modelos matemáticos para predecir y explicar el cáncer, hasta precios del mercado energético para planificar la viabilidad de proyectos en el largo plazo.


Y más cosas que te cuento por aquí.

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