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Objetivos

01

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The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.

Static and dynamic content editing

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How to customize formatting for each rich text

Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.

02

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Perfil de Estudiante

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Clase abierta

Temario

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Evaluación y proyectos

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Lo esencial de la Ciencia de datos

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Este curso consta de tres módulos y sus objetivos principales son los siguientes:

1. Proveer a los estudiantes de las habilidades técnicas más utilizadas en Ciencia de Datos relacionadas con lasmatemáticas y la programación.

2. Invitar a los estudiantes a las maravillosas aplicaciones de de Machine Learning, Data Mining,Topic Modeling, Forecasting y Sentiment Analysis mediante ejemplos sencillos que ellos puedan relacionar con casos prácticos relacionados con su área del conocimiento.

La Ciencia de Datos es un área interdisciplinaria que se nutre de diversas técnicas, una de ellas es Machine Learning que es una aproximación a la Inteligencia Artificial donde las matemáticas y la programación son elementos absolutamente necesarios

Tres módulos

1. Problemas de clasificación e introducción a ML
2. Aprendizaje no-supervisado y forecasting.
3. Inteligencia artificial y sus aplicaciones.

Regresión, Correlación y Forecasting

  1. Modelos Lineales
  2. Regresión lineal
  3. Correlación
  4. Regresión lineal multi-variada

Algoritmos de cercanía para la clasificación

  1. Distancias Euclidianas y diagramas de Voronoi
  2. K-nearest neighbours
  3. Evaluación y sobre-ajuste
  4. La distancia de Mahalanobis

Procesamiento del Lenguaje Natural y análisis de sentimientos

  1. Independencia y el Teorema de Bayes
  2. Procesamiento de Texto
  3. Clasificador Naïve de Bayes
  4. Interpretabilidad y Laplace

Aprendizaje no-supervisado

  1. Nociones del aprendizaje no-supervisado
  2. Procesamiento de imágenes
  3. K-means y centroides
  4. La silueta y el método del codo

Outliers y limpieza de bases de datos

  1. Nociones sobre outliers
  2. Limpieza de bases de datos
  3. Local Outlier Factor
  4. Implementación

Scrapping y Data Mining

  1. Medidas de similitud
  2. Principios de Scrapping
  3. Scrapping y Api’s
  4. Sistemas de recomendación

Profesores del curso

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Próxima fecha

sep 20 - oct 29

480 USD

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