Certificado
Temario del curso
Introducción
Primeros pasos con KNIME
- ¿Qué es KNIME?
- Análisis de datos con KNIME
- El servidor KNIME
Aprendizaje automático
- Fundamentos teóricos del aprendizaje computacional
- Algoritmos informáticos aplicados al aprendizaje
Preparación del entorno de desarrollo
- Instalación y configuración inicial de KNIME
Nodos de KNIME
- Incorporar nuevos nodos al flujo de trabajo
- Acceso y lectura de datos desde distintas fuentes
- Operaciones básicas sobre los datos: unión, división y filtrado
- Agrupación y reestructuración de conjuntos de datos
- Limpieza y procesamiento previo de los datos
Modelado estadístico
- Construcción de flujos de trabajo analíticos
- Importación de datos al entorno de KNIME
- Preparación detallada de los datos para el análisis
- Visualización gráfica de resultados
- Diseño e implementación de modelos basados en árboles de decisión
- Trabajo con modelos de regresión lineal y no lineal
- Realización de predicciones a partir de los modelos entrenados
- Comparación sistemática entre distintos modelos predictivos
Técnicas avanzadas de aprendizaje
- Implementación práctica del método de bosques aleatorios
- Uso y aplicaciones de la regresión polinómica
- Asignación estratificada de categorías a los datos
- Evaluación cualitativa y cuantitativa de distintos modelos generados
Resumen y conclusiones finales
Requerimientos
- Experiencia previa con Python
- Conocimientos básicos de R
Público objetivo
- Científicos de datos
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Reseñas (3)
Aprendiendo que QGIS es una herramienta que puede ser utilizada por otros profesionales diferentes, como topógrafos.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
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Cómo utilizar datos de satélites abiertos para aplicaciones reales
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