¿Te apasiona la ciencia de datos y el aprendizaje automático, pero no puedes dominar los conceptos debido al conocimiento matemático y computacional avanzado requerido? Este curso te ofrece todo lo que necesitas saber sobre redes neuronales artificiales (ANN) y modelado estadístico sin exigir conocimientos previos de codificación o matemáticas avanzadas para seguir las videoclases. Demostramos la creación de modelos predictivos para resolver problemas comerciales cruciales a medida que te vuelves competente con 'R', un lenguaje popular utilizado para la manipulación y el análisis de datos en el aprendizaje automático.

Comenzamos con una introducción básica a las redes neuronales, cubriendo conceptos importantes como el perceptrón, las funciones de activación, la neurona sigmoide y la arquitectura y lógica de las redes neuronales. Una vez que estés familiarizado con la teoría básica de ANN, te llevamos a través de las operaciones básicas de R y el proceso de instalación de Rstudio. Luego pasamos a construir modelos de redes neuronales en R. Esto implica los procesos de análisis de datos, normalización y división, seguido del entrenamiento y evaluación del modelo, estimación de errores y ajuste, antes de finalmente usar los modelos para hacer predicciones. Cada paso se discute en detalle antes de ser demostrado en el entorno R. Tanto los modelos de clasificación como los de regresión se cubren en el curso, junto con un conocimiento profundo del preprocesamiento de datos y la regresión lineal. En el preprocesamiento de datos, comienzas con las teorías básicas de los árboles de decisión y pasas a las prácticas de tratamiento de datos, como el tratamiento de valores atípicos, la imputación de valores perdidos y la transformación de variables, todo lo cual es crucial para preparar los datos para el análisis y el modelado. También te mostramos cómo interpretar los resultados del análisis de datos realizado por R mientras cuantificas la precisión de un modelo. Este curso también explica los escenarios comerciales en los que los modelos ANN son aplicables.

ANN es uno de los algoritmos de aprendizaje automático más populares utilizados por los científicos de datos hoy en día. Es una herramienta poderosa utilizada en el aprendizaje profundo y, por lo tanto, en la toma de decisiones comerciales. Utilizando una potencia informática avanzada, se puede aplicar a grandes volúmenes de datos para identificar patrones complicados. R y sus paquetes únicos facilitan el empleo de técnicas de manipulación y análisis de datos en el modelado ANN, por lo que R es utilizado por casi todas las grandes empresas hoy en día para identificar patrones de comportamiento de los clientes, estimar la efectividad de las campañas publicitarias y hacer pronósticos económicos. Este curso puede convertirte en un experto tanto en el modelado de redes neuronales como en el lenguaje R, lo que te dará una ventaja competitiva sobre tus compañeros en el aprendizaje automático y las predicciones estadísticas. Ya sea que desees seguir una carrera en ciencia de datos o quieras aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver tus problemas comerciales, este curso está hecho a tu medida. Puede convertirte en un profesional muy solicitado en el floreciente campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, así que ármate con el poder de la resolución predictiva de problemas.