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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/practical-machine-learning-and-data-science-with-python/
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课程名称：Python的机器学习与数据科学 概述：本课程是一个以西班牙语进行的实践性机器学习与数据科学课程，主要面向西班牙语社区，旨在用西班牙语解释英语中产生的相关概念。课程内容概括清晰，着重于实际应用，通过大量插图示例来帮助理解。学员需具备Python编程语言的基础知识、线性代数和数学分析的相关知识，并熟悉Windows操作系统。课程主要内容包括： - 配置机器学习和数据科学的工作环境 - 使用Jupyter Notebook、Jupyter Lab和Sublime编辑器 - 介绍网页抓取（Web Scraping） - 数据收集以及与MySQL和SQLite数据库的连接 - 重要的数据科学库：Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和Plotly - 使用Scikit-Learn进行机器学习 - 机器学习概念及分类与回归的不同算法 - 人工神经网络 - 在Google Colab中进行Web机器学习 - 实践应用 学员可以随时通过问答论坛或电子邮件向讲师提出问题或疑虑。
Este es un curso práctico de Machine Learning y Ciencia de Datos con Python en Español. Este curso está dirigido principalmente más no exclusivamente para la comunidad de habla hispana explicando los conceptos que son generados en ingles en español.El curso se caracteriza por ofrecer los conceptos de forma concisa enfocándose en la aplicación práctica de los mismos con muchos ejemplos ilustrativos.El curso requiere de un conocimiento previo del lenguaje de programación en Python así como conocimientos de algebra lineal, cálculo matemático así como uso del sistema operativo Windows.El curso trata de forma ilustrativa los siguientes tópicos:- Configuración del entorno de trabajo para el Machine Learning y Data Science.- Uso de Jupyter Notebook, Jupyter Lab y Sublime.- Revisión del Web Scraping.- Recopilación de data y conexión a bases de datos MySQL y SQlite.- Principales librerías para Data Science: Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y Plotly.- Scikit-Learn en Machine Learning.- Conceptos de Machine Learning y diferentes algoritmos para clasificación y regresión.- Redes Neuronales Artificiales.- Machine Learning en la web con Google Colab.- Aplicaciones prácticas.El alumno tiene la oportunidad de formular preguntas o dudas al instructor en cualquier momento a través de los foros de preguntas y respuestas, o por correo electrónico.
