Data Mining con Python

  • Nivel del curso: Experto
  • Categorías Data Science
  • Duración 32h
  • Última actualización 7 junio, 2022

Acerca de este curso

Este curso le enseña a diseñar y desarrollar aplicaciones de minería de datos más allá de lo esencial, utilizando una variedad de conjuntos de datos, comenzando con la clasificación y el análisis afín. Este curso cubre una gran cantidad de librerías disponibles en Python, incluido Jupyter Notebook, pandas, scikit-learn y NLTK. Obtendrá experiencia práctica con tipos de datos complejos, incluidos texto, imágenes y gráficos. Al final del curso, tendrá grandes conocimientos sobre el uso de Python para la minería de datos y comprenderá los algoritmos y las implementaciones.

Descripción

> Módulo 1: Configuración óptima del entorno para minería de datos

Usar Python y Jupyter Notebook

¿Qué es la clasificación?

 

> Módulo 2: Clasificación con estimadores de scikit-learn

Estimadores de scikit-learn

Preprocesamiento

Pipelines

 

> Módulo 3: Predicción con árboles de decisión y recomendaciones con análisis de afinidad

Cargando el conjunto de datos

Árboles de decisión

Predicción de resultados deportivos

Random Forest

Recomendar películas mediante el análisis de afinidad

Análisis de afinidad

Lidiar con el problema de la recomendación de películas

Comprender el algoritmo Apriori y su implementación

 

> Módulo 4: Características y transformadores scikit-learn

Extracción de características

Selección de características

Creación de funciones

Análisis de componentes principales

Creando tu propio transformador

 

> Módulo 5: Social Media Insights con Naive Bayes

Desambiguación

Descarga de datos de una red social

Transformadores de texto

Naive Bayes

Aplicación de Naive Bayes

Obtener funciones útiles de los modelos

 

> Módulo 6: Recomendaciones con Graph Mining

Cargando el conjunto de datos

Obtener información de seguidores de Twitter

Creando una gráfica

Encontrar subgrafos

 

> Módulo 7: Clustering de artículos de noticias

Descubrimiento de temas de tendencia

Extraer texto de sitios web arbitrarios

Agrupación de artículos de noticias

El algoritmo k-means

Agrupación de conjuntos

¿Qué aprenderé?

  • Aplicar conceptos de minería de datos a problemas del mundo real
  • Usar las API para descargar conjuntos de datos de las redes sociales y otros servicios en línea
  • Encontrar y extraer buenas características de conjuntos de datos difíciles
  • Crear modelos que resuelvan problemas del mundo real
  • Diseñar y desarrollar aplicaciones de minería de datos utilizando una variedad de conjuntos de datos.
$8,584.00

Materiales incluidos

  • Material de apoyo digital
  • Certificado de finalización
  • Grabación de las clases en vivo
  • NFT de finalización del curso (próximamente)

Requisitos

  • Computadora con sistema operativo Windows, Mac o Linux
  • Conexión estable a internet
  • Cámara y micrófono
  • Actitud de participación

Audiencia objetivo

  • Si es un programador que quiere realizar minería de datos más allá de lo esencial, este curso es para usted. Si es un analista de datos que desea aprovechar el poder de Python para realizar la minería de datos de manera eficiente, este curso también lo ayudará. Se requiere poseer por lo menos bases sólidas de programación con Python, para el óptimo aprovechamiento de este curso.,
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