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Analítica de datos-Introducción a Aprendizaje de máquinas-Re

Comprender el aprendizaje de la máquina y su uso en la analítica de datos con este curso de análisis de datos en línea gratuito.

Data Science
Gratis
El aprendizaje de máquinas es una parte esencial de la analítica de datos. Aún así, no mucha gente entiende completamente lo que es el aprendizaje automático, o cómo funciona. Este curso gratuito le permitirá llegar a la máxima velocidad con los temas más importantes de aprendizaje automático de hoy. Aparte de enseñarte sobre la automatización, el curso también cubre el aprendizaje supervisado y no supervisado, y te introducirá en los métodos de computación importantes para ayudarte a encontrar información oculta dentro de tus datos.
  • Duración

    2-3 Horas
  • Evaluación

    Yes
  • Certificación

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    Channel 9

Descripción

Modules

Resultados

Certificación

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Description

Este curso de análisis de datos en línea le permitirá aumentar la velocidad con el aprendizaje y los datos supervisados, el aprendizaje sin supervisión y los datos, y el aprendizaje reforzado. También obtendrá una comprensión sólida de la regresión lineal y los niveles de confianza. Se mostrará cómo utilizar Excel para realizar una regresión múltiple y se guiará por las fórmulas más importantes de forma clara y gradual, de modo que no haya espacio para la confusión o el error.

A continuación aprenderá los conceptos de regularización y cómo evitar programas de análisis de datos sobre el ajuste. A continuación, se le presentará a las selecciones de subconjuntos y se mostrará cómo distinguir entre R & sup2 y el ajuste R & sup2. Al final del curso, tendrá una clara comprensión del enfoque K-NN en la analítica de datos y cuando este enfoque se debe utilizar.

Si desea ser un profesional trabajando en las áreas de la analítica de datos o la ciencia de datos, o si simplemente le gustaría aprender más acerca de los métodos utilizados en el aprendizaje automático, no pasa este curso de análisis de datos. El curso también será útil para los estudiantes que estén interesados en ciencias de la computación y les gustaría saber más sobre la analítica de datos. Así que, reviva el curso ahora y avíchese a sus compañeros.

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Learning Outcomes

Habiendo completado este curso, podrá:


  • Definir la diferencia entre el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje reforzado.
  • Explicar qué es la regresión lineal.
  • Describir cuándo se puede utilizar la regularización.
  • Distinguir entre los datos supervisados y no supervisados.
  • Defina cuál es el nivel de confianza.
  • Explicar cómo utilizar Excel para realizar una regresión múltiple.
  • Selecciones de subconjuntos de Explain.
  • Distinguir entre R ² y ajuste R ².
  • Describa el enfoque K-NN.

Certification

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