Curso de Machine Learning with Python and Pandas
Pandas es una Python biblioteca para manipulación y análisis de datos. Usando Pandas, los usuarios pueden realizar análisis predictivos a través del aprendizaje de máquina.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean utilizar Pandas para preformar el análisis predictivo con el aprendizaje de máquina.
Al final de este curso, los participantes podrán:
- Performan los datos luchando en Python.
- Conducir operaciones ETL para el aprendizaje de máquina.
- Crear visualizaciones de datos con Pandas
Formato del curso
- Lecciones y discusiones interactivas.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Programa del Curso
Introducción
Pandas Visión general
- ¿Qué es Pandas?
- Pandas Características
Preparación del entorno de desarrollo
- Instalación y configuración Pandas
Marcos de datos
- Carga de un conjunto de datos
- Preparación de datos
- Uso de la API Pandas
- Trabajar con cálculos
Estructuras de datos
- Trabajar con series
- Uso de expresiones regulares
- Discretización de datos
- Normalización de datos
Data Visualization
- Creación de gráficos con Matplotlib
- Uso de Seaborn
Ensamblaje de datos
- Concatenación de datos
- Fusión de datos
Análisis predictivo
- Búsqueda y reemplazo de valores vacíos
- Uso de valores de índice
- Adición de datos de series temporales
- Trabajar con frecuencias
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión del análisis de datos
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Científicos de datos
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Cargue conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
- Cree y entrene modelos para identificar variables importantes y cumplir con los objetivos de predicción.
- Interprete los modelos para crear información valiosa que sea útil para tomar decisiones empresariales.
- Supervise y administre modelos para mantener un rendimiento de predicción optimizado.
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- Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
- Busque automáticamente los mejores parámetros para los modelos de aprendizaje profundo.
- Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
- Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
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- Comprender el enfoque de aprendizaje por conjuntos y cómo implementar el impulso adaptativo.
- Aprenda a crear modelos AdaBoost para impulsar los algoritmos de aprendizaje automático en Python.
- Utilice el ajuste de hiperparámetros para aumentar la precisión y el rendimiento de los modelos AdaBoost.
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- Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con Random forest.
- Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
- Aprenda a manejar grandes conjuntos de datos e interpretar varios árboles de decisión en Random Forest.
- Evalúe y optimice el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ajustando los hiperparámetros.
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- Instalar y configurar Weka.
- Comprender el entorno Weka y el entorno de trabajo.
- Realice tareas de minería de datos mediante Weka.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar funciones de aprendizaje automático para aplicaciones móviles.
- Integre nuevas tecnologías de aprendizaje automático en aplicaciones Android y iOS mediante las ML Kit API.
- Mejore y optimice las aplicaciones existentes con el SDK ML Kit para el procesamiento y la implementación en el dispositivo.
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- Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
- Navegue por Googgle Cloud Platform y acceda a AutoML.
- Prepare los datos para entrenar modelos de chatbot.
- Entrene y evalúe modelos de chatbot personalizados con AutoML.
- Implemente e integre chatbots en varias plataformas y canales.
- Supervise y optimice el rendimiento del chatbot a lo largo del tiempo.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Explore la línea de productos AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
- Prepare y etiquete conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
- Entrene y administre modelos para producir modelos de aprendizaje automático precisos y justos.
- Realice predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades comerciales.