Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel principiante

Accessible to business-side learners yet also vital to techies. Engage in the commercial use of ML – whether you're an enterprise leader or a quant.

Aprox. 17 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Participate in the application of machine learning, helping select between and evaluate technical approaches

  • Interpret a predictive model for a manager or executive, explaining how it works and how well it predicts

  • Circumvent the most common technical pitfalls of machine learning

  • Screen a predictive model for bias against protected classes – aka AI ethics

Habilidades que obtendrás

  • Data Science
  • Artificial Intelligence (AI)
  • Machine Learning
  • Predictive Analytics
  • Machine Learning (ML) Algorithms
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ofrecido por

Placeholder

SAS

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

MODULE 1 - The Foundational Underpinnings of Machine Learning

5 horas para completar
10 videos (Total 83 minutos), 6 lecturas, 12 cuestionarios
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

MODULE 2 - Standard, Go-To Machine Learning Methods

3 horas para completar
12 videos (Total 107 minutos), 1 lectura, 12 cuestionarios
Semana
3

Semana 3

5 horas para completar

MODULE 3 - Advanced Methods, Comparing Methods, & Modeling Software

5 horas para completar
16 videos (Total 162 minutos), 2 lecturas, 15 cuestionarios
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

MODULE 4 – Pitfalls, Bias, and Conclusions

4 horas para completar
7 videos (Total 76 minutos), 8 lecturas, 8 cuestionarios

Reseñas

Principales reseñas sobre MACHINE LEARNING UNDER THE HOOD: THE TECHNICAL TIPS, TRICKS, AND PITFALLS

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Acerca de Programa especializado: Machine Learning Rock Star – the End-to-End Practice

Machine Learning Rock Star – the End-to-End Practice

Preguntas Frecuentes

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