‫Ahora, si ha buscado antes el aprendizaje automático, ya sabe, hay mucho por ahí, algunos
‫recursos recomiendan aprendizaje, matemáticas, estadísticas, probabilidad y aún más antes de comenzar con la ciencia de datos y
‫el aprendizaje automático.
‫Y si bien estos temas son importantes, tratar de aprenderlos todos antes de comenzar, poner manos a
‫la obra es como tratar de hervir el océano.
‫En cambio, lo que vamos a hacer es centrarnos en crear soluciones prácticas y escribir código de aprendizaje automático para
‫obtener información a partir de los datos.
‫Si ahora es programador y tenía algo de experiencia con Python, al final de este curso
‫podrá usar sus habilidades de programación para construir modelos predictivos de aprendizaje automático.
‫El aprendizaje automático se divide en tres partes: recopilación de datos, modelado de datos e implementación, donde puede llevar su modelo de
‫aprendizaje automático después de haber seguido los pasos aquí, ¿hizo qué?
‫Vamos a cubrir este marco en eso en breve.
‫Puede tomar este modelo de aprendizaje automático e implementarlo para los usuarios a través de su aplicación o mediante
‫una API o algún tipo.
‫Esto es lo que vamos a cubrir.
‫Vamos a cubrir el modelado de datos, lo que significa que podrá tomar un conjunto de datos y aplicar
‫algoritmos de aprendizaje automático para encontrar información sobre esos datos, por ejemplo.
‫Los pasos que vamos a cubrir son, número uno, crear un marco que viste un poco de
‫un esquema que en la línea anterior, el número dos iba a coincidir con ese marco una vez que lo hayamos
‫pasado a la ciencia de datos disponible y herramientas de aprendizaje automático.
‫Esto significa que la gente ya ha tenido problemas similares a los que intentaremos resolver en
‫el futuro.
‫En el pasado.
‫Y por eso han creado herramientas para esos problemas.
‫Entonces, vamos a aprender para qué se utilizan las herramientas, para qué proyectos de aprendizaje automático.
‫Y luego, para aprender todo esto, vamos a aprender haciendo pasando por proyectos que involucran el paso uno
‫y el paso dos para construir un portafolio para mostrar su trabajo y sus habilidades.
‫Se ha puesto sumo cuidado en centrarse en lo que importa.
‫Cuando comencé a aprender el aprendizaje automático, me sentí confundido sobre qué hacer.
‫Con demasiada frecuencia, pasaba demasiado tiempo pensando en algo en lugar de escribir código y tomar medidas.
‫Por eso hemos diseñado este curso para evitarlo.
‫En lugar de hacer cualquier cosa y todo desde cero, usaremos lo que funciona para crear soluciones
‫prácticas y, al mismo tiempo, aprenderemos sobre el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
‫Ahora echemos un vistazo más profundo al marco que vamos a utilizar.