Python para Inteligencia Artificial
Genre: eLearning | MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: aac, 48000 Hz
Language: Spanish | VTT | Size: 1.12 GB | Duration: 4h 50m
What you'll learn
Aprenderán los conceptos fundamentales de Python
Aprenderán a usar las librerías más usadas en el Análisis de Datos como Numpy, Pandas y MatDescriptionlib
Conocerán el flujo de desarrollo de los algoritmos de Machine Learning
Requirements
No hay requisitos previos para iniciar con el curso, todo se codeara desde cero
Description
Bienvenidos al Curso Práctico Python para Inteligencia Artificial!
En este curso aprenderás el lenguaje de programación Python orientado al desarrollo de algoritmos de machine learning, empezando desde los conceptos básicos de Python (estructuras de datos, funciones, OOP) hasta conocer el uso de las librerías necesarias para iniciar en el campo de la inteligencia artificial como Numpy, Pandas y MatDescriptionLib.
Este curso esta estructurado en 11 secciones:
- Sección 01: Introducción e Instalación de Anaconda
- Sección 02: Conceptos Básicos de Python(Variables, Operadores, Tipos de Datos, Funciones)
- Sección 03: Estructura de Datos(Listas, Sets, Diccionarios, Tuplas)
- Sección 04: Control de Flujo(Condicionales, Bucle For, While, Zip, Enumerate)
- Sección 05: Funciones(Introducción, Lambda, Filter, Map)
- Sección 06: Programación orientada a Objetos(Clase, Métodos, Herencia)
- Sección 07: Introducción a las librerías de IA
- Sección 08: Numpy(Indexación Booleana, Slicing, Broadcasting, operaciones con ndarrays)
- Sección 09: Pandas(Series, DataFrames)
- Sección 10: MatDescriptionLib, Seaborn(Pie Chart, Bar Description, HeatMap, Scatter Description, Box Description, Histogramas)
- Sección 11: Predicción del Potencial de un Jugador en FIFA 19
En este curso aprenderá Python y conocerá el flujo del desarrollo de los algoritmos de Machine Learning.
Who this course is for:
Para quienes desean aprender la última versión de Python
Para aquellos que desean aprender Python orientado a Ciencia de Datos
Para quienes deseen conocer las librerías más usadas en el Análisis de Datos como Numpy, Pandas y MatDescriptionlib
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