Curso Básico de Estadística para Machine Learning con Python
Curso
En línea
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.
-
Estandares Globales Formación
Capacitación laboral En línea$ 3,120 $ 4,800 más IVA -
EDUCA BUSINESS SCHOOL.
Maestría En línea$ 16,488.17 $ 21,434.62*Precio estimado
Importe original en EUR:
900 € 1,170 €
-
Instituto Nacional de Seguros (I.N.S.)
Curso En línea$ 1,603 -
SPC CONSULTING GROUP
Curso En línea$ 5001-10000 -
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Importe original en EUR:
900 € 1,170 €
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Universidad Virtual Hispánica de México
Maestría En línea$ 3,450 $ 4,950 -
ESNECA BUSINESS SCHOOL.
Maestría En línea$ 12,714.76 $ 50,859.02*Precio estimado
Importe original en USD:
$ 744 $ 2,976
Descripción
-
Tipología
Curso
-
Nivel
Nivel iniciación
-
Metodología
En línea
-
Horas lectivas
12h
-
Duración
6 Días
-
Campus virtual
Sí
-
Envío de materiales didácticos
Sí
-
Servicio de consultas
Sí
-
Clases virtuales
Sí
Machine Learning es una derivación de inteligencia artificial que crea sistemas que aprenden de manera automatizada, es decir, identificar patrones complejos en millones de datos, predice comportamientos mediante algoritmos que además de todo son capaces de mejorarse de manera independiente con el tiempo.
Acerca de este curso
Aprende a combinar la Estadística con Machine Learning que es una derivación de inteligencia artificial que crea sistemas que aprenden de manera automatizada, es decir, identifica patrones complejos en millones de datos
Licenciados en Actuaria
Licenciaturas en las ramas fisico - matematicas
Licenciaturas en las ramas economico - administrativas
Ingenierias
Computadora personal
Conexión estable a internet
Conocimientos basicos en programación con Python
El personal de AH e IMAM se pondrá en contacto por medio de correo electronico o numero telefonico para brindar la información correspondiente.
9 horas HECSE
Opiniones
Materias
- Python
- Programacion
- Machine learning
- Estadística
- Programación basica
Profesores
Equipo Docente
Director
Programa académico
1. ¿Qué son los Datos? (1hora)1.1. Tipos de Datos1.2. Muestras vs Poblaciones2. Visualizar los Datos (2 horas)2.1. Gráficas de Barras2.2. Gráficas de Caja y Bigote (Box-and-Whisker)2.3. Histogramas2.4. Gráfica Circular (Pie)2.5. Ejes Lineales vs Ejes Logarítmicos3. Estadística Descriptiva ( 4 horas )3.1. Estadística Descriptiva vs Estadística Inferencial3.2. Exactitud, Precisión y Exhaustividad3.3. Distribuciones de Datos3.4. Métricas de Tendencia Central3.5. Métricas de Dispersión3.6. Rango Intercuartílico3.7. Gráfica Q-Q3.8. Gráficas de Densidad y de Violín3.9. Entropía de Shannon4. Normalización de los Datos y Valores Atípicos (outliers) (5 horas)4.1. Principio BEBS GIGO)4.2. Estandarización con Puntuación Z (z-score)4.3. Escalamiento Min-Max4.4. ¿Qué son los Valores Atípicos y por qué son peligrosos?4.5. Remoción de Valores Atípicos, Método de Puntuación-Z(z-score)4.6. Detección de Valores Atípicos Multivariados4.7. Remoción de Valores Atípicos con Recortes a los Datos(data trimming)
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