COURSE PREVIEWAbout this course
La ingeniería de características es el arte y la ciencia de transformar datos crudos en información valiosa que los modelos de aprendizaje automático puedan comprender y utilizar de manera efectiva. Si bien los algoritmos de aprendizaje automático han avanzado significativamente en los últimos años, la calidad de los datos y la forma en que se preparan siguen siendo factores determinantes para el éxito de cualquier proyecto de machine learning.
Este curso te guiará a través de un proceso sistemático para convertir tus datos en características significativas. Aprenderás a:
Comprender la naturaleza de tus datos: Identificarás los diferentes tipos de datos (numéricos, categóricos, textuales) y evaluarás su calidad.
Seleccionar las características relevantes: Utilizarás técnicas de selección de características para identificar las variables más importantes para tu problema específico y eliminar el ruido.
Crear nuevas características: Aprenderás a generar nuevas características a partir de las existentes, como combinaciones, transformaciones y agregaciones, para capturar patrones más complejos.
Transformar las características: Aplicarás técnicas de escalado, normalización y codificación para preparar las características para los algoritmos de aprendizaje automático.
Evaluar la calidad de las características: Utilizarás métricas y visualizaciones para evaluar el impacto de las características en el rendimiento del modelo.
Construir modelos de Machine Learning Robustos: Todo lo expuesto anteriormente te ayudara a que tus pipelines de Machine Learning sean de gran calidad cumpliendo los estándares actuales de la industria.
What you'll learn
- Diseñar, crear y descubrir características dinámicas y eficientes para aplicaciones de Machine Learning
- Comprender los datos en profundidad para obtener información valiosa previa al modelado
- Aprender técnicas potentes de ingeniería de características para la construcción de Pipelines robustos
- Implementar las técnicas de ingeniería de características con Python puro y a través del uso de librerías especializadas
- Comprender los conceptos desde el fundamento teórico, matemático y práctico
Before you begin
- Experiencia con programación (Preferible Python)
- Conocer los fundamentos de los algoritmos de Machine y Deep Learning
- Conocimiento básico de álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística
- Ganas de aprender nuevas habilidades
Who this is for
- Estudiantes de Ciencia de Datos y Machine Learning
- Desarrolladores de Python con interés en las ciencias de datos
- Profesionales del área de los datos que quieran mejorar su perfil
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