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Machine Learning usando Orange

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9 Estudiantes
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Descripción del curso
Aprende las principales técnicas de machine learning: Árboles de clasificación, Naive Bayes, SVM, Redes neuronales y muchas más, para que puedas aplicarlas de manera sencilla y rápida usando Programacion Visual.

¿A quién está dirigido el curso?

Está dirigido a cualquier persona con iinterés en recibir formación novedosa en materia de técnicas analíticas avanzadas y aquellos amantes de la ciencia de datos, que quieran avanzar su conocimiento o su carrera profesional.

Este curso está hecho resolviendo ejemplos basados en datos reales, para que puedas comprender desde cero los aspectos básicos sobre el tema. 

Existen muy pocos cursos en español que traten este tema de manera detallada y práctica, por eso se ha elaborado este curso básico que aborda el tema desde la parte conceptual hasta la parte práctica usando uno de los programas más potentes y útiles desarrollados en plataforma Python como lo es ORANGE.

Requisitos previos: Ninguno, solo instalar el programa Orange (esta explicación se muestra durante el curso)
Habilidades requeridas: Ninguna
 
Módulo 1
Introducción a Machine Learning
Módulo 2
Aprendizaje No supervisado_Clustering
Lección 6
9:27
Módulo 3
Aprendizaje Supervisado
Lección 10
3:05
Módulo 4
Más algoritmos de Aprendizaje Supervisado
Lección 15
9:34
Lección 17
10:22
Lección 18
9:38
Módulo 5
APLICACIONES Y CASOS
Instructor
Luis Sánchez
Luis Sánchez Román
Ingeniero PhD. Profesor Consultante.

Profesor Universitario. Ingeniero Civil con Doctorado en Ciencias de la Ingeniería. Desde el año 2003 ha enseñado asignaturas básicas y profesionales en el área de Ingeniería y Gerencia avanzada, entre ellas: Mecánica racional, Programación orientada a objetos, Matlab para ingenieros, Minería de datos, Gerencia de Proyectos, Gerencia Técnica avanzada, Planificación de Recursos Hidráulicos, Mecánica de Fluidos e Hidráulica” (Teoría y Laboratorio), Obras Hidráulicas y Drenaje urbano.


Ha sido tutor en más de 40 Trabajos de Investigación (Pre y Posgrado) relacionados con la Ingeniería Civil -Hidráulica. Tiene varias publicaciones científicas en Revistas arbitradas.

Ha realizado diversos estudios orientados a la modelación matemática computacional. Creador de Laboratorios virtuales para la Simulación de Procesos de Ingeniería. En el año 2011, recibió un certificado de meritos por parte del Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente de la Universidad Politécnica de Valencia (España), por su contribución en la detección y corrección de errores del programa SWMM 5.016. Posee la autoría y co-autoría de varios software aplicados a la Ingeniería Hídraulica (Optimización de redes y Sistemas de Información).
Calificaciones

Calificación promedio

5.0
1 Review
Detalles
5 estrellas
1
4 estrellas
0
3 estrellas
0
2 estrellas
0
1 estrella
0

Stella Strippoli



Excelente explicación muy buenos los ejemplos... aprendi muchisimo
septiembre 20, 2017


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