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.
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