Este es el repositorio del curso de LinkedIn Learning Domina Python: Scikit-learn. El curso completo está disponible en LinkedIn Learning.
Consulta el archivo Readme en la rama main para obtener instrucciones e información actualizadas.
Ingresa al mundo del aprendizaje automático y la ciencia de datos con este curso especializado. Aprende a usar la potente biblioteca Scikit-learn en Python para desarrollar, evaluar y seleccionar modelos de aprendizaje automático. Descubre cómo abordar desafíos de predicción de datos al dominar herramientas clave y conceptos como selección de características, aprendizaje supervisado y no supervisado, y evaluación de modelos. Este curso te prepara para aplicar el aprendizaje automático en situaciones reales y tomar decisiones informadas.
Este repositorio tiene directorios para cada uno de los capítulos del curso.
Las directorios están estructuradas para corresponder a los vídeos del curso. La convención de nomenclatura del directorio es c# donde c corresponde a capítulo y # al número del capítulo, para los archivos la convención es c#v#, donde c corresponde a capítulo, v corresponde a video y # corresponde al número del capítulo y del video respectivamente. Por ejemplo, el directorio denominada c2_ corresponde al segundo capítulo y el archivo que se encuentra en este directorio iniciando con el nombre c2v03_ corresponde al tercer vídeo del segundo capítulo.
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Para utilizar estos archivos de ejercicios, debes tener descargado lo siguiente:
- Python
- Editor de código como VS Code o PyCharm
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Clona este repositorio en tu máquina local usando la Terminal (macOS) o CMD (Windows), o una herramienta GUI como SourceTree.
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Crea un ambiente virtual de Python, puedes hacerlo con virtualenv usando los comandos
pip install virtualenv virtualenv <reemplazar por nombre del ambiente> -
Instala las librerías con el comando
pip install -r requirements.txt -
Corre cada archivo con el comando
python <nombre_archivo>
Ana María Pinto
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