MATLAB es un sistema de cómputo numérico que ofrece un entorno de desarrollo integrado (IDE) con un lenguaje de programación propio (lenguaje M). Está disponible para las plataformas Unix, Windows, macOS y GNU/Linux.
En este curso, aprovechará las habilidades aprendidas en Análisis exploratorio de datos con MATLAB y Procesamiento de datos e ingeniería de funciones con MATLAB para aumentar su capacidad de aprovechar el poder de MATLAB para analizar datos relevantes para el trabajo que realiza.
Estas habilidades son valiosas para aquellos que tienen conocimiento del dominio y cierta exposición a herramientas computacionales, pero sin experiencia en programación.
Para tener éxito en este curso, debe tener experiencia en estadística básica (histogramas, promedios, desviación estándar, ajuste de curvas, interpolación) y haber completado los cursos 1 a 2 de esta especialización.
Al final de este curso, utilizará MATLAB para identificar el mejor modelo de aprendizaje automático para obtener respuestas a partir de sus datos. Preparará sus datos, entrenará un modelo predictivo, evaluará y mejorará su modelo y comprenderá cómo aprovechar al máximo sus modelos.
Lo que aprenderás:
- Creación de modelos de regresión
- En este módulo, aplicará las habilidades adquiridas en los primeros dos cursos de especialización en un nuevo conjunto de datos.
Se le presentará el flujo de trabajo de aprendizaje automático supervisado y aprenderá los términos clave.
Terminará el módulo creando y evaluando modelos de aprendizaje automático de regresión.
- Creación de modelos de clasificación
- En este módulo, aprenderá los conceptos básicos de los modelos de clasificación. Entrenará varios tipos de modelos de clasificación y evaluará los resultados.
- Aplicación del flujo de trabajo de aprendizaje automático supervisado
- En este módulo, aplicará el flujo de trabajo completo de aprendizaje automático supervisado. Utilizará los datos de validación para informar la creación del modelo.
Aplicará diferentes técnicas de selección de características para reducir la complejidad del modelo.
Creará modelos de conjuntos y optimizará hiperparámetros. Al final del módulo, aplicará estos conceptos a un proyecto final.
- Temas avanzados y próximos pasos.
¿Cómo obtengo el curso?
Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.
La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.
La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).
Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido. Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.
Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón: