Acerca de este Curso

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100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 14 horas para completar
Español (Spanish)
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

1 minuto para completar

Introducción

1 minuto para completar
1 video (Total 1 minutos)
3 horas para completar

Conversión de datos sin procesar en funciones

3 horas para completar
14 videos (Total 52 minutos)
14 videos
Funciones buenas y malas2m
Cuestionario: Las funciones se relacionan con el objetivo3m
Funciones conocidas en el momento de la predicción3m
Cuestionario: Las funciones que se pueden conocer en el momento de la predicción4m
Las funciones deben ser numéricas27s
Cuestionario: Las funciones deben ser numéricas5m
Las funciones deben tener suficientes ejemplos1m
Cuestionario: Las funciones deben tener suficientes ejemplos (primera parte)2m
Cuestionario: Las funciones deben tener suficientes ejemplos (segunda parte)2m
El aporte de las estadísticas manuales27s
Representación de funciones8m
AA y estadísticas3m
Solución del lab: Mejore la exactitud del modelo con funciones nuevas12m
2 ejercicios de práctica
Conversión de datos sin procesar en funciones30m
Representación de las funciones30m
5 horas para completar

Preprocesamiento y creación de funciones

5 horas para completar
10 videos (Total 52 minutos)
10 videos
Beam y Dataflow9m
Introducción al lab: Canalización simple de Dataflow19s
Solución del lab: Canalización simple de Dataflow6m
Canalizaciones de datos que se escalan5m
Introducción al lab: MapReduce en Dataflow33s
Solución del lab: MapReduce en Dataflow3m
Procesamiento previo con Cloud Dataprep6m
Introducción al lab: Procesamiento de atributos con ventanas de tiempo en Cloud Dataprep10m
Solución del lab: Procesamiento de atributos con ventanas de tiempo en Cloud Dataprep36s
3 ejercicios de práctica
Preprocesamiento y creación de funciones30m
Apache Beam y Cloud Dataflow30m
Preprocesamiento con Cloud Dataprep30m
3 horas para completar

Combinaciones de funciones

3 horas para completar
18 videos (Total 90 minutos)
18 videos
¿Qué es una combinación de atributos?5m
Discretización1m
Memorización y generalización4m
Colores de taxi4m
Introducción al lab: Combinaciones de atributos para crear un buen clasificador26s
Solución del lab: Combinaciones de atributos para crear un buen clasificador6m
Dispersión y cuestionario5m
Introducción al lab: Algo bueno en exceso31s
Solución del lab: Algo bueno en exceso7m
Implementación de combinaciones de atributos5m
Incorporación de combinaciones de atributos9m
Dónde se puede realizar la ingeniería de funciones6m
Creación de atributos en TensorFlow2m
Creación de atributos en DataFlow2m
Introducción al lab Mejore los modelos de AA con la ingeniería de funciones42s
Solución del lab (primera parte): Informe de equidad del AA3m
Solución del lab (segunda parte): Mejore los modelos de AA con la ingeniería de funciones20m
1 ejercicio de práctica
Combinaciones de funciones30m
2 horas para completar

TF Transform

2 horas para completar
7 videos (Total 42 minutos)
7 videos
TensorFlow Transform8m
Fase de análisis3m
Fase de transformación4m
Asistencia para entrega3m
Introducción al lab Exploración de tf.transform1m
Solución del lab Exploración de tf.transform19m
1 ejercicio de práctica
tf.transform30m
3 minutos para completar

Resumen

3 minutos para completar
1 video (Total 3 minutos)
1 video

Reseñas

Principales reseñas sobre FEATURE ENGINEERING EN ESPAÑOL

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Acerca de Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Preguntas Frecuentes

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