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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/master-en-ciencia-de-datos-con-python/
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课程名称：Python数据科学专业硕士 课程概述：本课程旨在教授如何使用Python进行机器学习和深度学习项目的发展，适合从基础到专家级别的学习者。授课教师为博士Manuel Castillo，建议学生具备编程知识，尤其是Python。 课程描述：本课程分为两个主要模块。第一个模块关注于机器学习的特定子领域，即预测建模和聚类，主要使用Python的scikit-learn库，专注于表格数据（称为整洁数据）。第二个模块涵盖深度学习，利用Python的Keras库开发和评估深度学习模型，学习相关技巧和代码，帮助学生将深度学习技术应用到个人项目中。 课程内容： - 模块一：介绍机器学习基础、使用Jupyter Notebook的环境、快速Python课程。 - 模块二：数据分析，包括数据加载、描述性统计和数据可视化，实践应用不同技术分析数据。 - 模块三：数据预处理，探索性数据分析、数据处理方法以及模型精度估计。 - 模块四：数据处理阶段，评估指标、特征选择、特征重要性和数据降维。 - 模块五：建模阶段，机器学习算法及其性能、集成算法与成就评估。 - 模块六：神经网络，多层感知机、前馈网络及使用Keras开发网络。 - 模块七：高级神经网络技术，模型存储与训练监控、降低过拟合的方法。 - 模块八：卷积神经网络，模型优化与项目实践（手写数字识别、物体识别、电影评论分类）。 - 模块九：递归神经网络，时间序列问题的处理与项目实践（电影评论排序、文本生成）。 课程特色：全高清的视频教学，兼容多种设备，提供学习材料、活动、逐步项目和资源下载。课程支持终身访问和在线指导，并提供学习社区以分享经验和问题。完成后可获得认证证书，符合课程要求的学生将在全球满意的反馈中获得认可。 如果你想成为专家，不要犹豫，快来加入这个课程，迎接你的数据科学之旅吧！
Máster de especialista en Ciencia de Datos con Python.Aprenda a desarrolar proyectos de Machine Learning y Deep Learning con Python. Data Science de básico a ExpertoInstructores: PhD. Manuel Castillo. Requisitos: Se recomienda tener conocimientos de programación, preferiblemte Python.Descripción del Curso:El curso de "Máster de especialista en Ciencia de Datos con Python" tiene dos bloques principales de estudio:El primer bloque se centra en un subcampo específico de aprendizaje automático llamado modelado predictivo y clustering. Este es el campo del aprendizaje automático que es el más útil en la industria y el cual se utilizar la librería de aprendizaje automático scikit-learn en Python por su gran rendimiento y facilidad en su uso.A diferencia del campo más amplio del aprendizaje automático que podría utilizarse con datos en cualquier formato, el modelado predictivo y clustering se centra principalmente en datos tabulares, llamados técnicamente Tidy Data (por ejemplo, tablas de números como en una hoja de cálculo).El segundo bloque se centra en el aprendizaje profundo. En este curso trataremos la librería Keras de Python para Deep Learning y cómo usarla para desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning. En este curso, descubriremos las técnicas, código y habilidades de Deep Learning que luego puede llevar a sus propios proyectos de Machine Learning. La librería Keras envuelve la complejidad de la computación numérica de Theano y TensorFlow proporcionando una API concisa que usaremos para desarrollar nuestra propia red neuronal y modelos Deep Learning. Además, trataremos las habilidades de Deep Learning para llevar esta nueva tecnología asombrosa a nuestros propios proyectos. Contenidos del Curso:MÓDULO I. Introducción.Conceptos básicos de machine learning.Jupyter Notebook como nuestro entorno de machine learning.Curso rápido de Python.MÓDULO II. Análisis de datosCargar un conjunto de datos.Estadística descriptiva.Visualización de datos.Taller: Trabajo de aplicación de diferentes técnicas analíticas de datos en un conjunto de datos seleccionado por el usuario e interpretar la salida obtenida.Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.MODULO III. Preprocesamiento de datosAnálisis exploratorio de datos.Preprocesamiento de datos.Métodos de remuestreo para estimar la precisión del modelo.Taller: Trabajo de aplicación de diferentes técnicas de análisis y procesamiento de datos de datos en un conjunto de datos seleccionado por el usuario e interpretar la salida obtenida.Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.MÓDULO IV. Fase de tratamiento de datosEvaluación de las métricas.Feature Selection.Feature Importance.Reducción de dimensiones en un dataset.Taller: Aplicación de diferentes técnicas de tratamiento de datos en un conjunto de datos y verificación de su impacto en las métricas algorítmicas.Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.MÓDULO V. Fase de modeladoAlgoritmos de Machine Learning.Rendimiento de los algoritmos.Algoritmos EnsambladosAlgoritmo "Super Lerner"Taller: Aplicación de diferentes algoritmos de machine learning en un conjunto de datos e interpretar la salida obtenida, así mismo, verificar el algoritmo que tenga mejor comportamiento.Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.MÓDULO VI. Redes Neuronales.Curso sobre Multilayer PerceptronRedes Feed ForwardDesarrollar nuestra primera red neuronal con Keras.Evaluar el rendimiento de los modelos.Proyecto: Problema de clasificación multiclase.Proyecto: Problema de regresión.MODULO VII. Redes Neuronales AvanzadasGuardar modelos para hacer predicciones.Mantener puntos de control en el entrenamiento de los modelos.Comprender el comportamiento del modelo durante el entrenamiento trazando el historial.Reducir el sobreajuste con la regularización Dropout.Optimizar el rendimiento con una planificación basada en la tasa de aprendizaje.MÓDULO VIII. Redes Neuronales ConvolucionalesCurso intensivo en redes neuronales convolucionales.Optimizar el rendimiento del modelo con Data Augmentation.Proyecto: Reconocimiento de dígitos manuscritos.Proyecto: Reconocimiento de objetos en fotografías.Proyecto: Clasificación de opiniones en revisión de películas.MÓDULO IX. Redes Neuronales RecurrentesCurso intensivo en redes neuronales recurrentes.Modelos de perceptrones multicapa para problemas de series de tiempo.Modelos LSTM para problemas de series temporales.Proyecto: Clasificación secuencial de reseñas de películas.Proyecto: Generación de texto.Características del Curso:Recuerda que esta formación incluye lecciones en vídeo fullHD con audio de estudio (compatible con TV, PC, Mac, tablet y smartphone), artículos didácticos, actividades, proyectos paso a paso, recursos descargables, links de interés, acceso de por vida, certificado de finalización, tutorización online, y una exclusiva comunidad de aprendizaje privada que nos ayudamos aportando nuestras experiencias en el foro de comunicación del curso. Con esta formación disfrutarás aprendiendo desde dónde quieras, sin tener que desplazarte, sin horarios, con quién quieras, según tus necesidades y disponibilidad. Aprenderás con un instructor avalado por miles da alumnos satisfechos en todo el mundo (comentarios certificados). Conocerás las técnicas, métodos, trucos y flujos de trabajo de este sector creativo. El docente te transmitirá su sabiduría y conocimientos con pasión a la vez que las explicaciones concisas, claras, sencillas y con un enfoque profesional en cada clase. Podrás conseguir un certificado homologado personalizado y firmado por tu instructor en cada formación. De está forma podrás compartir tu título en tu portafolio, currículo, en redes sociales.Con la alta definición de los vídeos (vídeo fullHD y audio de estudio) conseguirá no te perder detalle. Podrás ver las clases las veces que requieras para recordar y perfeccionar tus habilidades como diseñador. Tendrás la posibilidad de preguntar, pedir opinión y ayuda al instructor, además de compartir tu experiencia de aprendizaje con los demás alumnos del curso, tan apasionados como tú, repartidos por todo el mundo. 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