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Machine Learning en Python

Duración 114 horas

Del 13 de abril al 25 de julio de 2023.
Martes de 6:00 p.m a 10:00 p.m y jueves de 6:00 p.m a 10:00 p.m.
Conexión 100% por Microsoft Teams o 100% presencial en el campus de EAFIT Medellín.

Conocer el funcionamiento interno de los métodos de Machine Learning, seguido de su implementación en el lenguaje de programación Python y su aplicación en casos de uso demostrativos.

$5.202.000

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Contenido del diplomado

Módulo 1: Ciencia de datos en python

Conceptos básicos.
Metodología de la ciencia de datos.
Módulos de python para la ciencia de datos.
Fundamentos de Python Numpy y Pandas Matplotlib y Seaborn.
Preprocesamiento y bases de datos.
Lectura y Escritura de Bases de Datos.
Técnicas de preprocesamiento.
Técnicas básicas de aprendizaje supervisado.
Regresión Lineal.
Práctica de regresión.
Regresión Logística.
Práctica de clasificación.

Módulo 2: Fundamentos de machine learning en python

Revisión de librerías básicas.
Revisión de conceptos como aprendizaje supervisado y no supervisado.
Técnicas de aprendizaje supervisado.
Regresión Multivariada y no lineal.
Regresión logística.
K-Vecinos más cercanos.
Naive Bayes.
Máquinas de vectores de soporte.
Árboles de decisión.
Práctica de regresión.
Práctica de clasificación.
Selección de modelos.
Construcción de datasets.
Validación cruzada.
Curvas de validación.
Curvas de aprendizaje.
Búsqueda de hiper-parámetros.
Práctica de selección de modelos.
Métodos de ensamble.
Boosting.
Bagging.
Stacking.
Random.
Forest y Gradient.
Boosting.
Práctica de métodos de ensamble.
Técnicas de aprendizaje no supervisado.
Agrupamiento.
Reducción de dimensión.
Detección de anomalías.

Dirigido a

Estudiantes de pregrado y profesionales en áreas de ingeniería, economía, estadística y matemática aplicada, interesados en conocer sobre métodos de Machine Learning y su implementación en el lenguaje de programación Python.

Requisitos: conocimiento de cualquier lenguaje de programación.