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Pincipiante

¿Qué aprenderás?

  • Habrás practicado haciendo uso de ejemplos reales de minería de datos Podrás manipular los datos para acomodar el análisis de datos Serás capaz de obtener información a partir de datos en bruto Tendrás las herramientas para seguir una carrera prometedora en el campo de la ciencia de datos

Plan de estudios

5h 12m
Sección 1: Introducción a data mining
09:30
Sección 2: Desglose de datos - Una vista general completa
1:03:56
Sección 3: Fundamentos básicos de la minería de datos
1:33:26
Análisis de conglomerados
20:08
Clasificación y regresión
34:30
Asociación y correlación
13:10
Reducción de dimensionalidad
25:38
Sección 4: Estructuras explicadas - Dominando la Big Data con Spark
1:00:50
Apache Spark - Una vista general de la estructura
26:36
Funciones clave de Spark
20:26
Aprendizaje automatizado de Spark
07:32
EJEMPLOS - Utilizando el flujo de aprendizaje automatizado
06:16
Sección 5: EJEMPLOS - Minería y almacenamiento datos
45:07
Minería de textos
15:05
Minería de redes
10:11
Matriz
07:16
Ejemplos SQL
12:35
Sección 6: NLP (Procesamiento natural del lenguaje)
35:12
Limpieza de datos NPL
06:55
Cuenta de Vectores
07:58
Ejemplos de NPL con Spam
09:59
Modelo Tweak con datos Spam
05:32
Flujo de datos con Spam
04:48
Sección 7: Conclusión y resumen
04:40
Conclusión y desafío
04:40

Descripción

Requisitos

  • No se necesita ningún conocimiento previo de la minería de datos Computadora Mac o Windows, obviamente Tener instalado en tu sistema el gestor de paquetes Anaconda

Sobre el instructor

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