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Diploma en Aprendizaje de Máquina con estudio R

Infórmese sobre la regresión lineal y logística, los árboles de decisión, XGBoost y SVM en la programación de R con este curso gratuito en línea.

Data Science
Gratis
Este curso gratuito de aprendizaje automático de la máquina puede ayudarle a lanzar una carrera floreciente en el campo de Data Science & Machine Learning. Este curso cubre los modelos ML básicos como la regresión lineal y logística y los modelos avanzados, tales como árboles de decisión, SVM, XGBOOST, Bosques, etc. Al final de este curso podrá crear confidentemente modelos de aprendizaje de máquinas predictivas para resolver problemas de negocio, así como para crear una estrategia de negocio.

Descripción

Modules

Resultados

Certificación

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Description

Este curso gratuito de aprendizaje en línea en el aprendizaje de máquinas con estudio de R explica cómo se pueden utilizar las técnicas de aprendizaje automático (ML) para resolver problemas de negocio. El curso comienza explicando las bases de las estadísticas, el aprendizaje automático y el lenguaje de programación R. Esto le ayudará a configurar el sistema y también a proporcionar los requisitos previos para crear modelos de aprendizaje automático. Luego aprenderá acerca de las funciones primarias del aprendizaje automático y los diferentes términos asociados con el aprendizaje automático.

A continuación, aprenderá sobre la regresión lineal, que es el modelo de aprendizaje automático más popular. Se mostrará cómo preparar los datos para el análisis y cómo realizar un análisis univariado y un análisis de varias variables para analizar la calidad de los datos disponibles. Una vez que los datos estén listos, aprenderá a crear una regresión lineal simple y varios modelos de regresión lineales. También se introducirá en otros modelos de regresión avanzada como, por ejemplo, la regresión de Lasso y Ridge.

Los últimos tres módulos del curso se centrarán en modelos avanzados de aprendizaje automático, incluidos los modelos de clasificación, como la regresión logística, KNN y LDA. También aprenderá acerca de los árboles de decisión y un tipo especializado de modelo ML denominado Máquinas de vectores de soporte. Al final de este curso, debe tener una completa comprensión de cómo utilizar el aprendizaje de máquinas para crear modelos predictivos y resolver problemas de negocio. Entonces, ¿por qué esperar? Inicie el curso hoy mismo y cree su confianza en la creación de modelos ML utilizando R Studio en unas cuantas horas.

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Modules

Introducción a Aprendizaje de máquinas con estudio R

Cómo configurar el curso de estudio R y R Crash

Fundamentos de las estadísticas

Introducción a Aprendizaje automático

Preproceso y preparación de datos

Modelo de regresión lineal

Modelos de regresión que no son OLS

Preparación de datos

Los tres modelos de clasificación

Regresión logística

Análisis de Discriminante Lineal

Vecinos K-Nearest

Comparación de resultados de 3 modelos

Diploma en Aprendizaje de Máquinas con Estudio R-Primera Evaluación

Árboles de decisiones simples

Árbol de clasificación simple

Ensemble Techniques

Concepto

Creación del modelo de máquina de vectores de soporte en R

Diploma en Aprendizaje de Máquinas con Estudio R-Segunda Evaluación

Conclusión

Evaluación del curso

Learning Outcomes

Después de haber completado este curso, podrá:


  • Resolver problemas de la vida real utilizando las técnicas de aprendizaje automático
  • Calcular la relación entre las variables predictoras y outpur utilizando modelos de aprendizaje automático, como la regresión lineal, la regresión logística, LDA, etc.
  • Clasificar utilizando modelos de Aprendizaje de Máquina Avanzada, como por ejemplo árboles de decisión, XGBoost, Bosque aleatorio, Máquinas de vectores de soporte (SVM), etc.
  • Evaluar e implementar operaciones estadísticas básicas en lenguaje de programación R
  • Recall el proceso estándar de ML desde conocimiento de la recopilación de datos para el preproceso de datos para finalmente crear y evaluar un modelo ML

Certification

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