Curso gratis de Modelos predictivos con Machine Learning

Los modelos predictivos son útiles para refinar las estrategias comerciales.

Es por eso que el curso gratuito sobre modelos predictivos de aprendizaje automático que les presentamos hoy es extremadamente valioso para quienes analizan o quieren trabajar con datos comerciales u otro tipo de análisis organizacional.

Hoy vivimos en la era digital, lo que significa que cada segundo se genera una gran cantidad de datos.

Por tanto, las empresas deben adaptarse a esta nueva realidad si quieren seguir siendo competitivas, no solo digitalizando sus procesos, sino también siendo capaces de extraer información valiosa de todos los datos generados.

El aprendizaje automático le permite profundizar en todos esos datos para interpretar y extraer nueva información. Además, se pueden generar modelos predictivos para modelar el comportamiento del sistema.

Si quieres aprender estas técnicas para manipular, extraer y extraer información valiosa de grandes cantidades de datos y programarla en Python, no te puedes perder este curso gratuito.

En este curso de modelos predictivos con Machine Learning a través de la programación en Python aprenderás a:

• Conocer el alcance del Machine Learning en el mundo de la robótica.
• Crear modelos de regresión y clasificación.
• Aplicar técnicas para optimizar modelos.
• Construir modelos predictivos a través del Machine Learning.

Este curso gratuito sobre modelos predictivos de aprendizaje automático fue creado por la Universidad Anáhuac, clasificada como una de las 3 mejores universidades de México en 2020.

Este es un curso intermedio que puedes tomar desde la plataforma de cursos edX. Aunque este es un curso gratuito, hay una pequeña tarifa si desea recibir un certificado de finalización del curso.

No te preocupes, el curso no tendrá costo si no quieres certificarte. Los cursos del programa se imparten exclusivamente en español y tienen una duración total de aproximadamente 4 semanas con una inversión de 6 a 8 horas semanales.

Sin embargo, esto es solo una guía, ya que puede aprender fácilmente el curso a su propio ritmo.

El plan de estudios del curso está dividido en los siguientes módulos:

1. Módulo 1. Introducción al modelado de datos
   1. Bienvenida a la semana 1
   2. Instalando el software
   3. Introducción al modelado de datos
   4. Fundamentos de Machine Learning
   5. Creando nuestro primer modelo
2. Módulo 2. Regresión y clasificación
   1. Bienvenida a la semana 2
   2. Regresión lineal y múltiple
   3. Regresión Polinomial
   4. Máquina de soporte vectorial
   5. Árbol de regresión
   6. Clasificación: Regresión logística y Matriz de confusión
3. Módulo 3. Mejorando tus modelos
   1. Bienvenida a la semana 3
   2. Analizando la calidad de los modelos
   3. Creando modelos robustos
   4. Métodos de regresión y ensamble
4. Módulo 4. Agrupamiento y series de tiempo
   1. Bienvenida a la semana 4
   2. Técnicas de Agrupamiento
   3. Series de Tiempo

Puedes acceder al curso usando este enlace.