Pentester77

¿Qué aprenderás?

Numpy – Numerical Python
Pandas – Manipulación de Datos
Pre – Procesamiento de Datos
Algoritmos de Regresión
Algoritmos de Clasificación
Clustering – Algoritmos de Agrupación
Redes Neuronales Artificiales

Contenido del Curso

Total Clases: 8 Clases Total Horas: 12

Introducción a Machine Learning
¿Qué es un método Predictivo?
¿Qué es un método Descriptivo?
Tipos de Aprendizaje de Máquina

Introducción a Numpy
Creación de Arrays
Indexación y Selección de Datos con Numpy
Indexación y Selección de Datos con Numpy
Operaciones con Numpy
Matrices con Numpy
Generación de Números Aleatorios

Introducción a Pandas
¿Qué es un DataFrame?
Creación de DataFrame
Trabajando con Filas y Columnas
Operaciones de Agrupación en DataFrame
Combinación de DataFrame

Etiquetado e indexación de Datos
Cargado y Lectura de DataSet
Limpieza y Procesamiento de Datos
Tratamiento de Valores inconsistentes
Tratamiento de Valores Faltantes
Escalonamiento de Atributos
Atributos Categóricos
Detección de Valores Atípicos en DataSets

Introducción a Matplotlib
Implementación de Figuras y AXES
Funcionalidad Subplots
Leyendas, Colores y Estilos
Comandos Avanzados de Matplotlib
Scatterplot con Seaborn
Seaborn Plots Categóricos y de Distribución

Covarianza y Coeficiente de Correlación
Regresión Lineal Simple
Regresión Lineal Múltiple
Regresión Polinomial
Predicción del Precio de Viviendas

Características de los Algoritmos de Clasificación
Regresión Logística
Máquina de Soporte de Vectores (SVM)
KNN – K Nearest Neighbors
Predicción de Salarios en Función de Datos Personales

¿Qué es el Clustering?
Cirugía de Datos (Data Wrangling)
Fundamentos y Tipos de Distancias
Matriz de Distancias
Clustering Jerárquico en Python
Agrupamiento con K-MEANS

¿Qué es una Red Neuronal Artificial (RNA)?
Arquitectura de una RNA
Funciones de Activación
Creación de una RNA
Creación de Capas Adicionales y aplicación de RELU
Compilación de la RNA
Entrenamiento de la RNA
Verificación de Resultados

Descripción

Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente y que pueden predecir tendencias futuras.
Este curso de Machine Learning con Python te brindará todas las herramientas que necesitas para comenzar con el aprendizaje supervisado y autónomo. Para la realización de los Laboratorios utilizaremos Google Colab, el cual es un servicio Cloud basado en los Notebooks de Jupyter.

Requisitos

Capacitación OffLine (a tu propio ritmo) con Laboratorios 100% prácticos Todos los Laboratorios son realizados paso a paso desde cero Computador con un mínimo de 8GB de RAM y 100GB de Disco (HDD, SSD, etc.)

Acerca del Instructor

4.7 Instructor Rating
1,795 Students
537 Reviews
98 Courses

Roberto M. Blanco Alacoma

Joined 1 second ago

Ingeniero de Sistemas con más de 10 años de experiencia en Tecnologías de la Información, me especializo en el área de Administración de Redes y Servidores, Configuración de Routers y Firewalls Cisco, Fortinet, Sophos, Check Point, PfSense y Mikrotik, tengo experiencia en verificación de Vulnerabilidades, Ethical Hacking y Pentesting en Infraestructura TI. Conocimiento en la Implementación de Servidores de Monitoreo y Centros de Operaciones de Seguridad (SOC).

Student feedback

4.7

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Información del Curso

12 horas on-demand video
8 sesiones disponibles
Recursos Descargables
Clases OnLine en Vivo
Grabaciones Disponibles
Certificado de Participación

Características del Curso

Duración 12 horas
Sesiones 8 Clases
Idioma Español
Nivel Intermedio
Estudiantes 350
Certificado SI

Categorías Curso

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