Duración:
30 horas
Descripción del Curso:
Este curso está diseñado para profesionales que buscan profundizar en el proceso de transformación y preparación de datos, un paso crucial para el éxito de cualquier proyecto de machine learning. A lo largo de 30 horas, los participantes aprenderán a limpiar, transformar y estructurar datos de manera efectiva para maximizar el rendimiento de los modelos de machine learning.
Objetivos del Curso:
- Comprender la Importancia de la Preparación de Datos: Reconocer cómo una adecuada preparación de datos influye en la calidad de los modelos de machine learning y en los resultados de negocio.
- Limpiar y Preprocesar Datos: Capacitar a los participantes en técnicas de limpieza de datos, identificando y corrigiendo errores, y manejando valores faltantes.
- Transformar Datos para Modelos: Enseñar métodos de transformación, como la normalización y escalado, para preparar los datos de manera óptima antes de la modelización.
- Crear Conjuntos de Datos de Entrenamiento y Prueba: Proporcionar herramientas para dividir conjuntos de datos de manera efectiva, garantizando una adecuada representación para el entrenamiento y la evaluación de modelos.
- Explorar Técnicas de Ingeniería de Características: Introducir técnicas para la creación y selección de características que mejoren la precisión y el rendimiento de los modelos de machine learning.
Metodología:
El curso combina teoría y práctica, con ejercicios aplicados y estudios de caso que permitirán a los participantes trabajar con conjuntos de datos reales. Se utilizarán herramientas y técnicas actuales en el ámbito de la preparación de datos, asegurando una experiencia de aprendizaje práctica y relevante.
Dirigido a:
Este curso está dirigido a profesionales que ya tienen una comprensión básica de machine learning y desean profundizar en el manejo de datos. Se recomienda tener conocimientos en programación y familiaridad con herramientas de análisis de datos.