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课程主页: https://www.udemy.com/course/3master-en-ciencia-de-datos-datascience/
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课程名称：数据科学硕士课程 课程概述： 本课程旨在提供对机器学习的深入理解，帮助学员掌握其基本原则、应用领域以及能够解决的各类问题。 内容包括： 1. **机器学习简介**：深入了解机器学习的基础概念及应用场景。 2. **维度减少与聚类方法**：学习PCA等技术以及K-Means、DBSCAN、高斯混合模型和层次聚类算法，理解这些算法的运作方式及其应用。 3. **模型评估**：探索用于评估分割质量和无标签数据中模式检测的指标，确保结果的正确解读。 4. **变量选择与转换策略**：分析无监督模型在多种情境下的应用，包括客户分割和异常检测。 实践项目： - **客户分割**：运用聚类模型根据客户行为与特征进行分组，优化商业与市场策略。 - **产品推荐系统**：基于分割与消费模式开发推荐系统，提高销售平台的个性化水平。 - **患者分割**：利用维度减少与聚类技术将患者分类为相关组，以分析治疗效果。 - **信用卡异常检测**：实现异常检测算法，识别交易中的可疑模式，助力防止欺诈行为。 该课程将为你提供全面的无监督机器学习培训，结合理论与实践，帮助你在数据科学与预测分析领域发展可应用的技能。
cupón JUNIO: 79E99A0A572B142F8CD4Introducción al Machine LearningComprenderás los principios fundamentales del aprendizaje automático, sus aplicaciones y los tipos de problemas que resuelve.Métodos de Reducción de Dimensionalidad y AgrupamientoAprenderás técnicas como PCA y algoritmos de clustering, incluyendo K-Means, DBSCAN, Gaussian Mixture y Agglomerative Clustering, comprendiendo su funcionamiento y aplicaciones.Evaluación de Modelos de SegmentaciónExplorarás métricas para evaluar la calidad de la segmentación y detección de patrones en datos no etiquetados, asegurando una correcta interpretación de los resultados.Estrategias para la Selección y Transformación de VariablesAplicaciones de Modelos No SupervisadosAnalizarás el uso de algoritmos de clustering y reducción de dimensionalidad en diversos escenarios, desde la segmentación de clientes hasta la detección de anomalías.Proyectos PrácticosSegmentación de ClientesAplicarás modelos de clustering para agrupar clientes según sus comportamientos y características, optimizando estrategias comerciales y de marketing.Recomendador de ProductosDesarrollarás sistemas de recomendación basados en segmentación y patrones de consumo, mejorando la personalización en plataformas de venta.Segmentación de Pacientes según un DiscriminanteUtilizarás técnicas de reducción de dimensionalidad y clustering para clasificar pacientes en grupos relevantes para análisis del tratamiento.Detección de Anomalías en Tarjetas de CréditoImplementarás algoritmos de detección de anomalías para identificar patrones sospechosos en transacciones, contribuyendo a la prevención de fraudes.Este curso te brindará una formación integral en Machine Learning no supervisado, combinando teoría y práctica para desarrollar habilidades aplicables en ciencia de datos y análisis predictivo.
