¿Por qué este Contenido es Importante para Usted?
Este curso es especial y distinto a los anteriores de Aprende-Ingeniería. Ya que en él se resolverán distintos casos. La idea es analizar los distintos problemas y por medio de un análisis completo de ellos llegar a posibles soluciones. Es decir, este curso le enseñará a analizar los problemas de su organización usando datos y transformarlos en información relevante. Luego con esta información usted podrá realizar hipótesis (y testearlas) de lo que realmente sucede, y así tomar buenas decisiones para enfrentar sus problemas.
Se usarán distintas técnicas de Machine Learning, facilitando el código de estos problemas. De esta forma, podrá no solo entender la utilidad de estas herramientas sino que aprenderá a usarlas. El curso no es de un lenguaje en específico (por ejemplo Python), más bien de una metodología de resolución de problemas usando machine learning.
El curso se irá continuamente actualizando tanto en sus códigos como en los casos que se irán resolviendo. Antes de comenzar se recomienda conocer la bien la diferencia entre correlación y causalidad.
Puede revisar los códigos aquí.
Y los artículos aquí abajo:
Correlación ≠ Causalidad (Diferencia entre ambos Conceptos y su Importancia)
Motivación a Data Science [Árbol de Decisión y Random Forest]
Data Science Clustering: K-means
Churn Rate: Resumén y Resolución Del Problema
Entendiendo el Mercado de Aplicaciones Móviles [Google Play Store]
¿Qué debe Saber Antes de Emprender en una Aplicación Móvil?
¿Cómo Construir un Buen Modelo de Machine Learning? [Parte 1]
Data Mining / Data Science (Conceptos Básicos)
Extraer de Forma automática información de un sitio web Usando Python y Selenium (Guía práctica con código)
¿Cómo Construir un Buen Modelo de Machine Learning? [Parte 2] (Definiciones)
Resultados Encuesta Trabajo Remoto
¿Cómo Construir un Buen Modelo de Machine Learning (ML)? [Parte 3] (Los 3 pilares para Entrenar Modelos)
Programación Orientada a Objetos (Lo Básico)
SQL Resumen Reglas Normalización
Creando Valor con SQL (Buenos Ejemplos de Consultas)
Descubriendo Viaje del cliente por SQL
Fuentes Bibliográficas
- Data Mining Theories, Algorithms, and Examples, NONG YE
- https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
