Curso de Machine Learning Bases

Las Bases de la Inteligencia Artificial

Domina los conocimientos imprescindibles para tener una buena base teórica y práctica que te permitan entender el funcionamiento de los algoritmos de Machine Learning. Comprende los fundamentos de esta revolución de Inteligencia Artificial que va a cambiarlo todo Dificultad Incluye PC Garantía de Aprendizaje

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$126
24 hs
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En este curso aprenderás a

  • Conocer las diferentes disciplinas dentro del área de la Ciencia de Datos
  • Aprende los métodos tradicionales de la Matemática
  • Instalar y utilizar las herramientas necesarias para trabajar con Python e Inteligencia Artificial
  • Manejar las estructuras básicas del lenguaje Python
  • Utilizar las herramientas Python más comúnmente utilizadas para Machine Learning
  • Tener una noción elemental de la base matemática necesaria para introducirse en el mundo de la Inteligencia Artificial

1. Disciplinas dentro del campo de la ciencia de datos

El trabalenguas de las diversas disciplinas

La diferencia entre análisis y analítica

Analítica de negocios, analítica de datos y ciencia de datos

Inteligencia de negocios, machine learning e inteligencia artificial

Conectando las disciplinas de la ciencia de datos

El motivo detrás de cada disciplina. Beneficios de cada una

Técnicas populares de la ciencia de datos

Herramientas populares - carreras

2. Instalando las herramientas del curso

Fundamentos de programación

¿Porqué Python?

¿Porqué Jupyter?

Instalando Anaconda, Python y Jupyter

El entorno Colaborative de Google

La interfaz de Jupyter

3. El lenguaje Python

Variables y tipos de datos

Sintaxis básica

Operadores

Condiciones

Funciones

Secuencias

Iteraciones

Objetos, paquetes, bibliotecas y módulos

4. Las herramientas de Python para machine Learning

Introducción a Python y sus Herramientas

La biblioteca numpy

La biblioteca pandas

La biblioteca matplotlib

Scipy

Statsmode

Seaborn

Sklearn

5. Arrays, matrices y tensores

¿Qué es una matriz?

Escalares y vectores

Álgebra lineal y geometría

Arrays en Python

¿Qué es un tensor?

Operaciones

Traspuesta de una matriz

Producto de matrices

6. Funciones y conceptos de cálculo diferencial

¿Qué es una función?

Derivadas

Ejemplos

Derivadas y grafos

7. Conceptos de Probabilidad

Experimento Aleatorio - Probabilidad Clásica

Probabilidad Condicional - Regla de Bayes

Variables Aleatorias Funciones de Distribución

8. Conceptos de Estadística

Poblaciones y muestras

Variables categóricas y numéricas

Histogramas

Varianza, covarianza y correlación

Distribución normal

El teorema central del límIte

Estimadores

Intervalos de confianza

Modalidad de cursado

Modalidad Presencial

  • Cursos 100% prácticos con grupos reducidos.
  • Clases con uso de PC, una por alumno (no tienes que traer tu PC).
  • Coffee Break incluido.
  • Espacio de networking.
  • Posibilidad de volver a tomar el mismo curso gratis.
Modalidad Presencial

Modalidad Distancia

  • Cursos 100% prácticos con grupos reducidos.
  • Clase en tiempo real por video conferencia.
  • Profesor disponible para hacer consultas en vivo.
  • Grabación de las clases disponibles para ver en otro momento.
  • Asistencia administrativa personalizada todos los días.
Modalidad a Distancia

Certificaciones

  • Diploma de asistencia impreso (solo para cursos presenciales)
  • Diploma de asistencia y de aprobación online
Diploma

Paquetes Promocionales

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