Machine Learning -

Modelos de Clasificación

 

En este curso nos enfocaremos en el uso de algoritmos de Machine Learning de Clasificación, con los cuales podremos utilizar nuestros datos históricos para clasificar diferentes categorías.

 

Algunos usos de Machine Learning Modelos de Clasificación nos permiten responder a preguntas de gran utilidad en los negocios como por ejemplo:

  • ¿Es una transacción fraudulenta o no?

  • ¿Un vuelo llegará a tiempo o no?

  • ¿El cliente pagará su crédito o no?

  • ¿El tipo de tumor es benigno o maligno?

  • ¿Al cliente le gustará esta película o no?

  • ¿Una máquina fallará o no?

  • ¿Qué tipo de deporte realiza un usuario de un dispositivo? (Caminar, nadar, correr, etc)

  • ¿Qué tipo de campaña publicitaria dirigimos a cada cliente?

Esto lo lograremos a través del uso de algunos algoritmos que estudiaremos en este curso, entre ellos:

  • Clusterización con kmeans

  • Regresión Logarítmica

  • Árboles de Decisión

  • Clustering Jerárquico, entre otros

¡Aprende las técnicas de un Analista o Científico de Datos profesional!

Información del Curso:

  • Duración: 20 horas

  • Horario curso abierto: ​​

    • Por definir.

  • Requisitos: Introducción a R para Ciencia de Datos / El estudiante debe contar con laptop / Inglés a nivel de lectura

  • Inversión:

    • Precio regular: 97,920 colones I.V.A incl. ($ 158 USD)

  • Modalidad:

    • Presencial

    • Conexión remota en vivo con instructor (Zoom) por el distanciamiento social a causa del Covid19.

    • In-House para empresas.

  • Cupo: 10 personas

  • Ubicación: San Pedro: Del Mall San Pedro, 300 m Norte, 50 m Oeste, Edificio Omala, 2do piso, local #2.

* Este curso forma parte de los siguientes programas y puedes obtener estos certificados adicionales si has completado los cursos correspondientes a cada uno de ellos: ​​

*El curso se aprueba con una nota mayor a 70, en dicho caso se hace entrega del certificado de aprovechamiento. 

Si se culminaron todos los cursos del programa se entrega el certificado de la Especialidad o el Técnico correspondiente.

1/14