Machine Learning Modelos de Clasificación y clusterización con R
Aprenderás sobre Modelos de Machine Learning de Clasificación que te permitirán clasificar tus variables de acuerdo a grupos con características similares que inicialmente podrían aparentar no tener ninguna relación entre sí. Por ejemplo clientes o productos.
Modalidad
Puedes elegir entre nuestras tres modalidades:
Herramienta o Software
R y RStudio para el desarrollo de análisis estadísticos, manipulación de datos y procesos de Ciencia de Datos..
¿A quién va dirigido?
Personas interesadas en desarrollar modelos de Machine Learning utilizando técnicas de clasificación y clusterización con R. Ideal para analistas de datos, investigadores, profesionales de áreas numéricas y personas que desean fortalecer sus habilidades en inteligencia artificial y análisis avanzado de datos.
Requisitos
Haber aprobado el curso Introducción a R para Ciencia de Datos o contar con conocimientos básicos en programación y análisis de datos con R. Además, se recomienda manejo del inglés a nivel de lectura para comprender documentación y conceptos técnicos relacionados con Machine Learning.
Métodos de Evaluación
Presentación de Proyecto, tareas y entregables clase a clase.
Requisitos para Aprobar
El curso se aprueba con una nota mayor a 70, en dicho caso se hace entrega del certificado de aprovechamiento.
Machine Learning Modelos de Clasificación y clusterización con R
Aprenderás sobre Modelos de Machine Learning de Clasificación que te permitirán clasificar tus variables de acuerdo a grupos con características similares que inicialmente podrían aparentar no tener ninguna relación entre sí. Por ejemplo clientes o productos.
Modalidad
Puedes elegir entre nuestras tres modalidades:
Herramienta o Software
R y RStudio para el desarrollo de análisis estadísticos, manipulación de datos y procesos de Ciencia de Datos..
Machine Learning Modelos de Clasificación y clusterización con R
Aprenderás sobre Modelos de Machine Learning de Clasificación que te permitirán clasificar tus variables de acuerdo a grupos con características similares que inicialmente podrían aparentar no tener ninguna relación entre sí. Por ejemplo clientes o productos.