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Diagrama de temas
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Foro Ciencia de Datos con Aplicación en un Caso Práctico
Este espacio permite plantear dudas, inquietudes, comentarios o aportes que generen valor para los participantes del curso. Nuestros líderes del servicio y el equipo de IzyAcademy estará atento para dar las respuestas necesarias a los planteamientos dados.
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¿Qué aprenderás?
En este reto de clasificación vamos a predecir la intención de compra en un sitio Web, averiguaremos las variables de entrada y salida, algunas estadísticas con gráficos, como limpiar el código, formas de entrenar una red neuronal y una conclusión del mejor método para dar solución a este reto.
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Tema 1.1 - Explicación Reto de Clasificación.
En este video conocerás la forma en la que podemos saber la intención de compra en un sitio web con base en la información de la sesión de esa persona.
Duración: 9:36 minutos
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Notebook Modelo de Clasificación
En este archivo encontrarás la problemática del modelo de clasificación, la cual debe ser visualizada en la aplicación Jupyter. Al dar clic en el enlace "Notebook modelo de clasificación" se descargará automáticamente el notebook con los ejercicios propuestos.
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Tema 1.2 - Limpieza y preparación de datos reto de clasificación.
En este video conocerás la forma en la que podemos limpiar nuestro código y empezarlo a configurar para la entrada de información.
Duración: 4:03 minutos
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Tema 1.3 - Experimentación reto de regresión.
En este video conocerás sobre como evaluar los 6 diferentes tipos de modelos para una red neuronal.
Duración: 6:16 minutos
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Tema 1.4 - Evaluación reto de clasificación.
En este video conocerás más sobre los resultados que se adquieren de los modelos del capítulo anterior.
Duración: 5:57 minutos
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Tema 1.5 - Conclusiones reto de clasificación.
En este video conocerás la solución total del reto de clasificación y su conclusión.
Duración: 3:10 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este reto de regresión vamos a predecir la demanda de bicicletas compartidas, averiguaremos las variables de entrada y salida, algunas estadísticas con gráficos, como limpiar el código, formas de entrenar una red neuronal y una conclusión del mejor método para dar solución a este reto.
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Tema 2.1 - Explicación reto de regresión.
En este video conocerás la descripción del reto y sus pasos a seguir como sus requisitos.
Duración: 10:29 minutos
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Notebook Modelo de Regresión
En este archivo contiene el planteamiento a la problemática del modelo de regresión, la cual debe ser visualizada en la aplicación Jupyter. Al dar clic en el enlace "2_Reto_Regresión_Predición_Demanda_Bicicletas.ipynb" se descargará automáticamente el notebook con los ejercicios propuestos.
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Tema 2.2 - Limpieza y preparación de datos reto de regresión.
En este video conocerás la forma en la que podemos limpiar nuestro código y empezarlo a configurar para la entrada de información.
Duración: 7:25 minutos
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Tema 2.3 - Experimentación reto de regresión.
En este video conocerás sobre como evaluar los 4 diferentes tipos de modelos para una red neuronal.
Duración: 2:37 minutos
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Tema 2.4 - Evaluación retos de regresión.
En este video conocerás más sobre los resultados que se adquieren de los modelos del capítulo anterior.
Duración: 4:52 minutos
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Tema 2.5 - conclusiones resto de regresión.
En este video conocerás la solución total del reto de regresión y su conclusión.
Duración: 2:49 minutos
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¿Qué encontrarás?
Un cuestionario que busca validar lo aprendido en el curso. Tiene un tiempo estimado de 20 minutos para su solución, cuenta con 10 preguntas de tipo selección múltiple y 3 intentos para aprobarlo. La nota asignada será la de mayor valor.
Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puede dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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Hola !!!
Para nosotros es importante seguir creciendo, y para ello debemos hacerlo de manera conjunta, por eso te invitamos a realizar esta encuesta y así conocer tus opiniones sobre el curso e IzyAcademy, con el fin de mejorar nuestros procesos y obtener buenos resultados. Sus respuestas serán tratadas de forma CONFIDENCIAL Y ANÓNIMA y no serán utilizadas para ningún propósito distinto al de ayudarnos a optimizar nuestros procesos.
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