Unsupervised Machine Learning

Descripción

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.