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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/master-especialista-ciencia-datos-lenguaje-r/
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课程总结:硕士专业数据科学与R语言 本课程“硕士专业数据科学与R语言”旨在帮助学员从基础到专家级别掌握数据科学技能,专注于使用R语言开发机器学习和深度学习项目。由PhD. Manuel Castillo教授授课,课程要求学员具备R语言编程基础,适合已经完成Udemy课程《统计语言R编程:从零到专家》的学员。 课程分为两个主要模块: 第一模块聚焦于机器学习的一个特定子领域——预测建模与聚类。该模块使用R的Caret库,适用于表格型数据(即整洁数据),强调其在工业界的实用性和高性能。 第二模块专注于深度学习,涉及R语言的Keras库,教授如何开发和评估深度学习模型。学员将学习深度学习的技术、代码和技能,以便能在自有项目中应用。 课程内容涵盖: 1. **引言**:机器学习基本概念与R平台介绍。 2. **R编程**:R的入门和数据集处理。 3. **数据分析**:数据加载、描述性统计与可视化。 4. **数据处理**:机器学习的数据预处理与模型评估。 5. **建模阶段**:特征选择、特征重要性与机器学习算法。 6. **神经网络**:多层感知器与Keras中的初步神经网络开发。 7. **卷积神经网络**:基础概念与卷积操作。 8. **递归神经网络**:时间序列问题的解决与LSTM模型。 课程特点包括高清课程视频、学习资料、项目实践、在线辅导、终身访问权限及完工证书。此外,学员将加入私密学习社区,彼此交流学习经验。 本课程旨在为想要在数据科学领域创建、学习和分享知识的学员提供全面的学习体验。欢迎您加入我们的课程,开启成为数据科学专家的旅程!
Máster de Especialista en Ciencia de Datos con el Lenguaje R.Aprenda a desarrollar proyectos de Machine Learning y Deep Learning con el lenguaje R. Data Science de básico a Experto.Instructores: PhD. Manuel Castillo. Requisitos previos: Antes de realizar el curso se recomienda encarecidamente tener conocimientos de Programación en R. Este es el curso continuación del también curso de Udemy llamado:Programación con el Lenguaje Estadístico R. De 0 a Experto. Aprenda el Lenguaje de Programación Estadístico R. Curso Completo desde Básico hasta Avanzado.Descripción del Curso:El curso de "Máster de especialista en Ciencia de Datos con el lenguaje R" 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 Caret en lenguaje de programación R 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 R 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: IntroducciónConceptos básicos de machine learning.La plataforma R como nuestro entorno de machine learning.ConclusionesMÓDULO II: Programación con RPrimeros pasos con la plataforma R.Lenguaje de programación R.Conjunto de datos Estándar.MÓDULO III: Análisis de datosCargar un conjunto de datos.Estadística descriptiva.Visualización de datos.MÓDULO IV: Tratamiento de datosPreprocesamiento de datos para machine learning.Métodos de remuestreo para estimar la precisión del modelo.Evaluación de las métricas.MÓDULO V: Fase de modeladoFeature Selection en machine learningFeature ImportanceAlgoritmos de Machine Learning.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.MÓDULO VII. Redes Neuronales Convolucionales Fundamentos de las CNNsOperación convolución y PoolingCapas totalmente conectadasBackpropagation y Gadiente descendienteCoste, sesgo y activación.Capas totalmente conectadasPadding y Stride.MÓDULO VIII. 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. 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