Curso completo para ser experto en Machine Learning - Data Science con Python
Aprende los algoritmos de Machine Learning con Python para convertirte en un Data Science con todo el código para usar
Lo que aprenderás
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Contenido del Curso
Sección 1: Bienvenido a nuestro curso de Mahchine Learning
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Sección 2: Instalando nuestra herramienta de trabajo.
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Cómo instalar Python con Anaconda Navigator
(11:21)
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Como instalar paquetes de Python con pip
(12:01)
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Las librerias estandar de MachineLearning en Python
(19:03)
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Los editores para programar en Python
(9:53)
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Cómo instalar las mismas librerías que tengo en el curso
(10:28)
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IMPORTANTE: Si el entorno anterior no funciona, prueba con el adjunto aquí
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Algunos cambios en la versión 3.7 de Python
Sección 3: Una introducción al análisis predictivo y al Machine Learning.
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Ser Data Scientist es la profesión más sexy del siglo XXI
(15:46)
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¿Qué es el análisis predictivo de datos?
(18:49)
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Data Scientist = Matemáticas + Programación + Business
(10:48)
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Aplicaciones y ejemplos del mundo del Data Science
(26:31)
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Las 5 etapas del análisis de datos
(13:10)
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¿Qué es el Machine Learning?
(6:36)
Sección 4: Limpieza de Datos
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Data cleaning
(4:40)
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El concepto de data frame
(9:23)
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El repositorio Git del curso
(5:28)
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¿Qué hago si no me autocompleta Jupyter?
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Acerca de las barras en Windows
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Leer datos procedentes de un .CSV
(13:50)
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Los parámetros de la función read/csv
(17:26)
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Ejemplos de diferentes cargas de datos con read/csv
(14:58)
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El método open para la carga manual de datos
(14:39)
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Cuidado con el método open
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Leer y escribir en un fichero con Python
(7:56)
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Leer los datos desde una URL externa
(12:45)
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La carga de datos desde una hoja de cálculo
(8:35)
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Ejercicio descargar y procesar datos desde una URL externa
(19:24)
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Las funciones básicas de resumen, estructura, dimensiones y cabecera
(16:45)
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¿Por qué faltan valores en los data sets?
(13:53)
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¿Qué hacer cuando faltan valores en el data set?
(18:24)
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Las variables dummy
(13:18)
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Visualización básica de un dataset: el scatterplot
(15:35)
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Visualizaión básica de un dataset: el histograma de frecuencias
(9:45)
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Visualización básica de un dataset: el boxplot
(12:58)
Sección 5: Operaciones de manejo de datos.
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Data Wrangling
(7:29)
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Una chuleta de pandas para Data Wrangling
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Fe de erratas
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Bucar un subconjunto de datos de un dataset
(19:54)
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Filtrados alternativos
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Subconjuntos de filas conciertas condiciones
(18:12)
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Subconjuntos con loc e iloc y creación de nuevas columnas
(16:33)
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Generar números aleatorios
(19:45)
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La semilla de la generación aleatoria
(5:06)
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Funciones de distribución de probabilidades
(5:41)
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La distribución uniforme
(8:59)
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La distribución normal N
(15:10)
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El método de la simulación de Monte-Carlo para encontrar el valor de Pi
(21:56)
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Generando dummy data frames
(10:51)
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Un dummy data frame con variables categóricas
(12:05)
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Agrupación de los datos por categorias
(8:13)
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Agregación de datos
(11:22)
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Filtrado, transformación y otras operaciones útiles
(14:40)
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Conjunto de entrenamiento y de testing
(5:48)
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Actualización: cómo dividir conjunto de entrenamiento y test
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Muestreo aleatorio: Cómo dividir un dataset en conjunto de entreno y validación
(13:30)
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Concatenar dos datasets por filas
(17:18)
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Carga de cientos de datos distribuidos
(23:18)
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Ejercicio: El dataset de los juegos olímpicos
(19:57)
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Concatenar los datos con merge
(13:46)
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Formas de cruzar tablas con joins
(14:26)
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Eliminar datos de datasets con restricciones de conjunto
(13:01)
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Ejemplos de joins con Python
(16:41)
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Ya conoces las bases del manejo de datos
(4:00)
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¿Te gusta el curso? ¡Valóralo y cuéntanos tu opinión!
(1:44)
Sección 6: Conceptos básicos de estadística para la modelización predictva
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Los conceptos fundamentales de estadística
(6:59)
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Un resumen de los estadísticos básicos (en R).
(25:46)
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El resumen de estadísticos en Python (propuesta de un estudiante)
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Muestreo aleatorio y el teorema central del límite
(12:26)
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Los contrastes de hipótesis
(12:46)
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Cómo hacer un contraste de hipótesis paso a paso
(19:02)
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Test de la chi cuadrado
(16:19)
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Correlación entre variables
(30:38)
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Un resumen de lo aprendido
(3:24)
Sección 7: Regresión lineal con Python
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La regresión lineal
(6:24)
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Las matemáticas tras una regresión lineal
(10:18)
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Demostración de la obtención de los parámetros del modelo lineal
(19:52)
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Errores normalmente distribuidos
(2:24)
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Sumas de los cuadrados totales, de las diferencias y de la regresión
(32:22)
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Ejercicio: Demostrar que SST = SSR + SSD
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Encontrando los coeficientes óptimos de la regresión
(14:42)
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Interpretar los parámetros de la regresión
(14:51)
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Implementar una regresión lineal con Python
(20:49)
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Regresión lineal múltiple
(23:13)
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El problema de la multicolinealidad
(12:13)
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Validando nuestro modelo
(14:54)
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El resumen de todos lo modelos lineales creados
(6:11)
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Regresión lineal con scikit-learn
(11:46)
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Modelos lineales con variables categóricas
(6:13)
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Variables categóricas en una regresión lineal
(27:43)
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Otra forma más simple de calcular las predicciones
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Enmascarado de variables categóricas redundantes
(16:05)
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Transformar las variables en relaciones no lineales
(33:22)
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El problema de los outliers
(16:38)
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Otros problemas y consideraciones de la regresión lineal
(11:17)
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Un resumen de la regresión lineal
(5:49)
Sección 8: Regresión logística con Python
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La regresión logística
(3:21)
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Regresión lineal vs regresión logística
(7:26)
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Las matemáticas que hay detrás de la regresión logística
(11:01)
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Probabilidades condicionadas
(13:03)
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Cociente de probabilidades
(13:41)
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De la regresión lineal a la logística
(19:25)
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Estimación con el método de máxima verosimilitud
(40:10)
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Crear un modelo logístico desde cero
(49:56)
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Análisis exploratorio de los datos
(29:33)
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La selección de variables del dataset para el modelo logístico
(21:10)
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Implementar una regresión logística con Python
(13:50)
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Validación del modelo y evaluación del mismo
(16:12)
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La validación cruzada.
(13:39)
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Validación cruzada con Python
(11:56)
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Las matrices de confusión y las curvas ROC
(8:14)
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Implementación de las curvas ROC en Python
(31:30)
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Resumen de la regresión logística
(6:19)
Sección 9: Clústering y clasificación
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Clustering
(6:16)
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¿Qué es y para qué sirve el clustering?
(17:35)
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El concepto de distancia
(16:23)
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Matriz de distancias en Python
(12:16)
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Métodos de enlace
(11:41)
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Uniendo datos manualmente
(26:34)
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Clustering jerárquico en Python
(14:03)
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Un clustering completo: La fase de exploración de datos
(17:58)
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Un clustering completo: Representación del dendrograma
(29:04)
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Un clustering completo: Por donde cortamos el dendrograma
(30:18)
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Un clustering completo: Visualización final del clustering
(10:14)
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El método k-means
(7:08)
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Implementando k-means en Python
(8:52)
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Ejercicio: Segmentación de los vinos
(27:27)
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El metodo del codo
(3:51)
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El coeficiente de la silueta
(7:03)
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Implementando la técnica del codo y el coeficiente de la silueta
(35:08)
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Propagación de la afinidad
(7:57)
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Implementando la propagación de la afinidad
(19:06)
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Generando distribuciones en forma de anillo
(10:54)
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Los K medoides y el clustering espectral
(15:39)
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Resumen del clustering
(3:58)
Sección 10: Árboles y bosques aleatorios
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Arboles y bosques aleatorios
(3:35)
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¿Qué es un árbol de decisión?
(9:16)
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Homogeneidad en los datos
(7:11)
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Entropía y ganancia de información
(15:22)
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Algoritmos para la generación de árboles de clasificación
(15:53)
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La poda del árbol
(6:45)
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Los problemas del árbol
(12:13)
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Los árboles de clasificación con Python
(16:23)
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El tratamiento de ficheros dot
(15:27)
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La validación cruzada de un árbol de clasificación
(12:29)
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Los árboles de regresión
(8:07)
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El data set de las casas de Boston y Kaggle
(10:42)
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Árboles de regresión con Python
(16:56)
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Random forests
(9:34)
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Random forests para regresión
(9:57)
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Random forests para clasificación
(4:44)
-
¿Por que funcionan los random forest?
(6:31)
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Resumen de árboles y bosques aleatorios
(3:35)
Sección 11: Máquinas de Soporte Vectorial
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Las máquinas de soporte vectorial
(4:51)
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Las support vector machines
(12:12)
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El problema de clasificación no óptimo
(14:02)
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Los núcleos no lineales y el problema de la dimensión
(10:59)
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Soporte Vectorial Clasificador Lineal
(7:40)
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Creando el modelo clasificador lineal
(8:08)
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Representación gráfica del hiperplano separador en 2D
(7:25)
-
El problema de la separación
(9:36)
-
Maximizar el margen de clasificación
(4:58)
-
Los soportes de SVM
(26:21)
-
Kernels no lineales
(13:26)
-
Radial basis function
(9:32)
-
Ajustando las SVM
(13:29)
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Práctica de SVM: Reconocimiento facial a lo CSI
(31:44)
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Práctica de SVM: Clasificación de las flores de iris
(28:35)
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Truco: qué hacer cuando me toca hacer un análisis de datos
(13:37)
-
SVM para regresión
(17:48)
Sección 12: K Nearest Neighbours
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La decisión de los K vecinos
(2:54)
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Los K vecinos más cercanos
(11:26)
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Limpieza del dataset del Cáncer
(8:29)
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Clasificación según los K vecinos
(9:43)
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Clasificando nuevos datos de los tests médicos
(6:55)
-
Creando los datos para la clasificación
(10:36)
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Implementando la decisión por mayoria
(16:09)
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Nuestro algoritmo versus scikit-learn
(13:04)
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Una opinión final sobre los algoritmos de machine learning
(6:38)
Sección 13: Sistemas de recomendación
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días
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El rol de las recomendaciones dinámicas en el siglo XXI
(5:14)
-
El dataset de películas de Movie Lens
(7:18)
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Análisis exploratorio de datos y distribución de las valoraciones
(6:27)
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Esparsiedad de los datos
(6:31)
-
División en entrenamiento y validación
(4:03)
-
La matriz de similaridad entre usuarios
(7:28)
-
Predecir la valoración de un ítem para un usuario
(6:16)
-
Filtrando con los K nearest neigbours
(13:34)
-
Sistemas de recomendación basados en items
(10:47)
-
Recomendando con los K ítems más parecidos
(6:27)
-
Los resultados finales
(8:31)
-
Corrección: Error en la clase anterior
Sección 14: Análisis de componentes principales
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Análisis de componentes principales
(3:57)
-
El problema de la dimensión
(10:31)
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Demostración de como se hace un ACP
(26:26)
-
Implementando nuestro propio ACP en Python
(28:12)
-
Plotly, la libreria de gráficos personalizados e interactivos
(8:53)
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Los valores y vectores propios de la matriz de covarianzas
(10:21)
-
La matriz de correlaciones y el Singular Value Decomposition
(6:22)
-
La selección de componentes principales
(18:17)
-
La proyección en el subespacio vectorial resultante
(10:10)
-
Implementación de ACP con sklearn
(8:00)
-
Más gráficos con plotly
(9:37)
-
Personalizando los gráficos con plotly
(17:25)
-
Coloraciones y etiquetas de plotly
(15:59)
Sección 15: Introducción a las redes neuronales y al deep learning con TensorFlow
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Redes neuronales del futuro
(6:42)
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Introducción al tensorflow
(5:22)
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Acerca de las redes neuronales y el deep learning
(11:52)
-
IMPORTANTE: Versión de TensorFlow a utilizar
-
Instalando tensorflow en tu ordenador
(12:35)
-
Si tienes problemas con la instalación de TensorFlow
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La carga del dataset de imagenes
(22:59)
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Análisis exploratorio de los datos
(11:17)
-
Un resumen visual de imágenes
(16:59)
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Pre procesado de imágenes previo al ML
(15:06)
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Creación del modelo
(14:13)
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Entrenamiento del modelo
(10:22)
-
Validación del modelo
(21:18)
-
El data set de reconocimiento de dígitos
(8:08)
-
De datos desestructurados a espacios vectoriales n-dimensionales
(5:24)
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La regresión softmax
(9:31)
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Tensorflow y la regresión softmax
(10:53)
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La fase de entrenamiento de la red neuronal
(15:45)
-
La fase de evaluación de la red neuronal
(6:43)
Sección 16: Juntar código de R y Python con la libreria rpy2
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Cuando Python conoce a R, no hay limites en el BigData
(3:10)
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Instalar la libreria rpy2
(9:49)
-
Nota adicional para instalar rpy2 en Windows
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Llevando objetos de R a Python
(7:29)
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Llevando objetos de Python a R
(10:11)
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Como instalar y cargar paquetes de R desde Python
(5:49)
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La libreria extRemes en acción desde Python
(22:00)
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Rmagic
(11:34)
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Lo bueno de programación en Python, lo mejor de estadística con R
(13:52)
Sección 17: ¿Qué nos depara el futuro?
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Cada semana publicamos un nuevo artículo en nuestra web de Frogames, así que no te lo pierdas!!