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Ingeniería de variables para machine learning

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Certificado Udemy en Ingeniería de variables para machine learning

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Sobre el autor del curso Udemy:

Soledad Galli

Soledad Galli is a lead data scientist and founder of Train in Data. She has experience in finance and insurance, received a Data Science Leaders Award in 2018 and was selected “LinkedIn’s voice” in data science and analytics in 2019. Sole is passionate about sharing knowledge and helping others succeed in data science.As a data scientist in Finance and Insurance companies, Sole researched, developed and put in production machine learning models to assess Credit Risk, Insurance Claims and to prevent Fraud, leading in the adoption of machine learning in the organizations.Sole is passionate about empowering people to step into and excel in data science. She mentors data scientists, writes articles online, speaks at data science meetings, and teaches online courses on machine learning.Sole has recently created Train In Data, with the mission to facilitate and empower people and organizations worldwide to step into and excel in data science and analytics.Sole has an MSc in Biology, a PhD in Biochemistry and 8+ years of experience as a research scientist in well-known institutions like University College London and the Max Planck Institute. She has scientific publications in various fields such as Cancer Research and Neuroscience, and her research was covered by the media on multiple occasions.Soledad has 4+ years of experience as an instructor in Biochemistry at the University of Buenos Aires, taught seminars and tutorials at University College London, and mentored MSc and PhD students at Universities.Feel free to contact her on LinkedIn.========================Soledad Galli es científica de datos y fundadora de Train in Data. Tiene experiencia en finanzas y seguros, recibió el premio Data Science Leaders Award en 2018 y fue seleccionada como «la voz de LinkedIn» en ciencia y análisis de datos en 2019. A Soledad le apasiona compartir conocimientos y ayudar a otros a tener éxito en la ciencia de datos.Como científica de datos en compañías de finanzas y seguros, Sole desarrolló y puso en producción modelos de aprendizaje automático para evaluar el riesgo crediticio, automatizar reclamos de seguros y para prevenir el fraude, facilitando la adopción del aprendizaje de máquina en estas organizaciones.A Sole le apasiona ayudar a que las personas aprendan y se destaquen en ciencia de datos, es por eso habla regularmente en reuniones de ciencia de datos, escribe varios artículos disponibles en la web y crea cursos sobre aprendizaje de máquina.Sole ha creado recientemente Train In Data, con la misión de ayudar a las personas y organizaciones de todo el mundo a que aprendan y se destaquen en la ciencia y análisis de datos.Sole tiene una maestría en biología, un doctorado en bioquímica y más de 8 años de experiencia como investigadora científica en instituciones prestigiosas como University College London y el Instituto Max Planck. Tiene publicaciones científicas en diversos campos, como la investigación contra el Cáncer y la Neurociencia, y sus resultados fueron cubiertos por los medios en múltiples ocasiones.Soledad tiene más de 4 años de experiencia como instructora de bioquímica en la Universidad de Buenos Aires, dio seminarios y tutoriales en University College London, en Londres, y fue mentora de estudiantes de maestría y doctorado en diferentes universidades.No dudes en contactarla en LinkedIn.

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Última actualización del curso:

Última modificación 4/2021

Ingeniería de variables para machine learning

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Aprende a modificar tus variables y construye mejores modelos de predicción

¿Qué vas a aprender en este curso?

Aprende a imputar variables con datos faltantes mientras capturas información de tus datosConvierte variables categóricas en numéricas mientras capturas información de tus datosTransforma la distribución de tus variables numéricasConvierte tus variables numéricas en intervalos discretosExtrae información de variables de fechas y tiempoPrepara los pasos de procesamiento de datos en una pipeline de predicciónAprende a implementar ingenieria de variables en Scikit-learnImplementa ingenieria de variables en el nuevo paquete Feature-engineHaz tus pipelines de ingenieria mucho mas simplesLimpia y prepara tus set de datos para algoritmos de predicciónUna instalación de PythonJupyter notebooksFamiliaridad con programación en PythonAlguna experiencia con NumPy y pandasConocimiento de algoritmos de predicción4.7 Puntaje del instructor7,462 Opiniones32,105 Estudiantes que tomaron el curso7 Cursos4.8 Puntaje del instructor52 Opiniones414 Estudiantes que tomaron el curso1 Course4.6 Puntaje del instructor54,822 Opiniones517,881 Estudiantes que tomaron el curso127 Cursos

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Requerimientos para el curso de Soledad Galli:

Para hacer este curso necesitas:Una instalación de PythonJupyter notebooksFamiliaridad con programación en PythonAlguna experiencia con NumPy y pandasConocimiento de algoritmos de predicción

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Acerca de Ingeniería de variables para machine learning

  • Instructor: Soledad Galli
  • Idioma: Español
  • Categoría: Informática y Software
  • Plataforma: Udemy
  • Cantidad de veces visto: 766

Descripción del curso:

Aprende a modificar las variables en tus datos y construye mejores modelos de predicción.Ya diste tus primeros pasos en ciencia de datos, ya conoces los modelos de predicción más usados, ya construiste alguna regresión lineal o algún árbol de predicción. Pero ahora, la vida real toca a tus puertas, y te das cuenta que los datos están sucios, les faltan valores, algunas variables tienen etiquetas en vez de números, no cumplen los supuestos de los modelos, un desastre! Y para peores, no encuentras muchas fuentes de conocimiento consolidadas al respecto. Solo blogs?Este curso te va a ayudar! Este es el curso online más extenso y comprensivo en ingeniería de variables. Vas a aprender una enorme variedad de técnicas de ingeniaría usadas mundialmente en diferentes organizaciones, o en competiciones de ciencias de datos, para limpiar y transformar tus datos y variables.Hemos juntado una recopilación de técnicas fantástica, luego de buscar, investigar e implementar métodos publicados en varias páginas online, artículos de publicación científica, artículos por organizaciones, y por supuesto, utilizando también nuestra experiencia como científicas de datos.Específicamente, que vas a aprender?Como imputar tus datos faltantesComo codificar tus variables categóricasComo transformar tus variables numéricasComo convertir tus variables numéricas en intervalos discretosComo remover datos atípicosQué hacer con variables de fechas y horariosComo trabajar con diferentes zonas horariasQué hacer con variables mixtasVas a prender no una, sino múltiples técnicas que se pueden aplicar para cada uno de esos puntos. Y como si esto fuera poco, vas a aprender a implementar estas técnicas de manera elegante, eficiente, y profesional, utilizando Python, NumPy, pandas Scikit-learn y un paquete open-source especial que diseñamos especialmente para este curso: Feature-engine.Al finalizar el curso, vas a poder ordenar todos tus pasos de ingeniería de variables en una pipeline simple y elegante, que te va a permitir poner tus modelos predictivos en producción de manera mucho más sencilla.Necesitas saber más? Te contamos…En el curso, vas a encontrar primero, las técnicas más utilizadas para ingeniería de variables, seguidas por técnicas más avanzadas y exclusivas, que capturan información, a la vez que codifican o transforman tus variables. Vas a encontrar también una explicación detallada de la técnica, que es lo que asume, cuales son las ventajas de su uso, así como también sus limitaciones, y luego, mejores prácticas de programación para implementarla en Python.Este curso es apropiado para principiantes, pero también para estudiantes y practicantes intermedios y avanzados. Con seguridad, vas a encontrar alguna técnica dentro de nuestra colección, que te va a ser nueva y útil.Con más de 100 lecciones individuales y 10 hs. de videos, este curso cubre casi todos los aspectos de ingeniería de variables, incluyendo técnicas de imputación de datos faltantes, técnicas de codificación de variables categóricas, transformación de variables numéricas, discretización, y trabajo con variables de fechas y tiempo.En este curso, Python es el lenguaje que elegimos, por su simpleza y la cantidad de paquetes open-source que soportan la ingeniería de variables. Además creamos un paquete especial, Feature-engine, para que puedas aplicar todas estas técnicas en un puñado de líneas de código.Entonces, que estás esperando? Súmate al curso, descubre el poder de una sólida ingeniería de variables, y construye mejores modelos de predicción.Este curso es perfecto para:Científicos de datos que recién empiezan sus carrerasCientíficos de datos de datos quienes quieran aprender mas técnicas de ingenieríaIngenieros de software quienes quieran transicionar a ciencia de datosEstudiantes de universidad quienes quieran aprender más de ciencia de datosCientíficos de datos quienes quieran mejorar su habilidad en programaciónclinamen.cl

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