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Unsupervised Machine Learning

En este curso conocerás y aplicaras los diferentes algoritmos no supervisados en el ámbito de Machine Learning. Utilizando lenguaje R construiremos Clustering (K-means y métodos jerárquicos), Reducción de Dimensionalidad (PCA) y Reglas de segmentación (Basket Analysis).

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Description

En este curso conocerás y aplicarás los diferentes algoritmos no supervisados en el ámbito de Machine Learning. Utilizando lenguaje R construiremos Clustering (K-means y métodos jerárquicos), Reducción de Dimensionalidad (PCA) y Reglas de segmentación (Basket Analysis).

Objetivo general del curso:

  • Desarrollar las habilidades para construir modelos de Machine Learning/analítica avanzada orientados a técnicas no supervisadas utilizando lenguaje R.

Objetivo Específicos del curso:

  • Conocer lenguaje R, sus características, bibliotecas y comunidades.
  • Familiarizar a la audiencia con los algoritmos de Clustering, diferentes técnicas de análisis y sus aplicaciones.
  • Conocer las técnicas de Principal Component Analysis y su aplicabilidad.
  • Desarrollar casos prácticos orientados al Basket Analysis
  • Mostrar una comparativa entre las diferentes técnicas/modelos para conocer en que escenarios aplicar cada una de ellas.

Dirigido a:

  • Ingenieros de Datawarehouse
  • Arquitectos de Datos
  • Analistas comerciales
  • Analistas de Inteligencia de Negocios
  • Desarrolladores

Pre-requisitos

  • No existen pre-requisitos

Duración del curso

  • 16 horas

Horarios Disponibles

  • Semanal
    • Martes y Jueves de 7:00 pm a 9:00 pm
  • Fines de Semana
    • Sábado de 9:00 am – 01:00 pm

Requisitos para el curso

  • Cada participante deberá contar con su laptop para poder realizar las prácticas.

Modalidad

  • Clases Online dirigidas en vivo por un instructor calificado.

Additional information

Horarios

Martes y Jueves de 7:00 pm a 9:00 pm, Sábado de 2:00 pm – 06:00 pm, Sábado de 9:00 am – 01:00 pm

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