¿Te suenan las palabras machine learning o data scientist? ¿Te pica la curiosidad de para qué sirven estas técnicas o por qué empresas de todo el mundo pagan un sueldo de entre 120.000$ hasta 200.000$ al año a un científico de datos?
Pues este curso está pensado y diseñado por todo un profesional del mundo del Data Science como es Juan Gabriel Gomila. Durante el curso, os va a compartir todo su conocimiento y os va a ayudar a entender la teoría tan compleja de las matemáticas que tienen detrás los algoritmos de machine learning y cómo utilizar las librerías de RStudio para convertiros en todos unos expertos, a pesar de que no tengáis experiencia previa.
Veremos paso a paso cómo empezar a trabajar con conceptos y algoritmos del mundo del machine learning. Con cada nueva clase y sección que completes, tendrás nuevas habilidades que te ayudarán a entender este mundo tan completo y lucrativo que puede ser esta rama del data science.
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
Adquirir, formatear y visualizar datos usando R. Realizar un análisis exploratorio de los datos con R. Conocer algoritmos de machine learning de clasificación y regresión. Conocer y saber realizar un análisis geoespacial. Construir un sistema de recomendaciones incluyendo el filtrado colaborativo, basado en contenido e híbrido. Trabajar con conjuntos de datos del mundo real como la detección de fraude y reconocimiento de imágenes. Tener una buena intuición de la mayoría de modelos de machine learning. Llevar a cabo predicciones y toma de decisiones precisas. Utilizar técnicas avanzadas para reducir la dimensión del problema. Generar informes dinámicos con la librería Shiny de R.
A quién va dirigido
Estudiantes de estadística o matemáticas aplicadas que buscan fortalecer sus habilidades en análisis cuantitativo aplicando herramientas avanzadas de machine learning para modelar grandes volúmenes de datos. Estudiantes de ciencias de la computación o ingeniería en software interesados en ampliar sus conocimientos en técnicas de machine learning para aplicarlas en proyectos de desarrollo de software, algoritmos de recomendación o análisis predictivo. Profesionales o estudiantes de economía o finanzas enfocados en mejorar sus capacidades de análisis predictivo y optimización de portafolios financieros usando machine learning.
Requisitos
Completar los curso básico de Estadística Descriptiva y Álgebra Lineal para tener las bases de matemáticas y programación con R. Tener un ordenador con conexión a internet y con cualquier sistema operativo instalado y saber utilizarlo a nivel básico de usuario.
Temario completo de este curso
Módulo 1. Bienvenidos al curso de análisis de datos con R y RStudio
Módulo 2. Conoce R y RStudio
Módulo 3. Adquirir y preparar nuestros ingredientes: los datos
Módulo 4. ¿Qué tenemos aquí? —El análisis exploratorio de los datos
Módulo 5. ¿Dónde pongo esto? —El proceso de clasificación
Módulo 6. ¿Cuánto voy a vender? — Regresión
Módulo 7. Simplifiquemos los datos: técnicas de reducción de datos
Módulo 8. Aprendiendo del pasado para pronosticar el futuro: las series temporales
Módulo 9. Un cambio de look: visualización de datos avanzada
Módulo 10. ¡Creo que esto podría gustarte! - Sistemas de recomendación
Módulo 11. Conexiones por doquier: análisis de redes sociales
Módulo 12. Un data scientist vale lo que sus informes
Módulo 13. Soluciones elegantes y eficientes en R
Módulo 14. Análisis de datos geoespaciales (GIS)
Módulo 15. Un regalo final: otros lenguajes de programación y software con R
Módulo 16. Enhorabuena por completar el curso de análisis de datos con R
Gratis
289 €
Gratis
296 € 148 €
+ IVA
80 € 26 €