Curso gratis en línea de Modelos predictivos con Machine Learning

Los modelos predictivos son útiles para ajustar las estrategias comerciales.

Es por eso que este curso gratuito sobre modelos predictivos de aprendizaje automático que les traemos hoy es muy valioso para aquellos que trabajan o quieren trabajar en el análisis de datos comerciales o cualquier otro tipo de organización.

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

Por ello, las empresas que quieran ser competitivas deben adaptarse a esta nueva realidad, no solo digitalizando sus procesos, sino también extrayendo información valiosa de todos los datos generados.

El aprendizaje automático hace posible interpretar y extraer nueva información de todos estos datos. 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 programas usando Python, no te puedes perder este curso gratuito.

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, deberá pagar una pequeña tarifa si desea recibir un certificado de finalización. Pero no te preocupes, los cursos no te cuestan nada si no quieres certificarte.

Los cursos de este programa se imparten exclusivamente en español y tienen una duración total de aproximadamente 4 semanas con una inversión de 6 a 8 horas semanales.

Aunque esto es solo orientativo ya que podrás aprender el curso a tu ritmo sin ningún problema.

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.