Formación Machine Learning para Negócios Digitales

Paso a paso

1. 1 Machine Learning, finanzas y e-commerce

   ¡Comencemos nuestra inmersión resolviendo varios problemas comunes, por ejemplo, en una plataforma de e-commerce!

   Los sistemas de recomendación son una de las aplicaciones de machine learning más importantes para un e-commerce, ¡aquí vamos a construir uno desde cero!

   Un sistema de etiquetas también puede ayudar a sus usuarios a buscar de manera más eficiente y una de las muchas formas de hacerlo es con el procesamiento del lenguaje natural, realizando una clasificación “multi-label” de las descripciones de cada producto.

   Y después de que su cliente haya encontrado todo lo que necesita, ¡es hora de cerrar el cochecito de compras! En un momento tan importante en un proceso de compra, no se puede perder el tiempo con un posible fraude, así que aprendamos cómo los modelos de Machine Learning pueden ayudar en la detección de fraude.

   ¡Y allá vamos!

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     CURSO

     Machine Learning: Sistemas de recomendación en Python

     12h

     Faça esse curso e:

     • Aprende a pensar en heurísticas de recomendación
     • Genera recomendaciones basada en similaridad de usuarios
     • Cree sistemas basados en filtros colaborativos
     • Recomienda basado en modelos de itens y usuarios
     • Implementa el algoritmo K Nearest Neighbors desde cero
     • Entienda los desafios de sistemas de recomendación

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     CURSO

     Clasificación de texto multilabel: contextos múltiples en NLP

     12h

     Faça esse curso e:

     • Aprenda qué es la clasificación multilabel
     • Conozca la diferencia entre clasificación multilabel y clasificación multiclass
     • Aplique la clasificación multilabel para clasificar los tags de las preguntas de Stackoverflow
     • Conozca las métricas de evaluación para modelos de clasificación multilabel
     • Conozca Scikit-Multilearn, una librería específica para trabajar con clasificación multilabel

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     CURSO

     Modelos predictivos en datos: Detección de fraude

     10h

     Faça esse curso e:

     • Aprende a como manejar un problema de machine learning de inicio a fin usando pipeline de data science
     • Entiende como importar y preparar tus datos
     • Aplica el análisis exploratório de datos (AED) de forma eficiente
     • Crea modelos predictivos usando diferentes algoritmos
     • Compara el resultado de diferentes algoritmos de una manera válida utilizando métricas de performance
     • Aprende a como apresentar los resultados de forma eficiente para toda tu empresa
     • Resuelva un problema real con datos reales

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2. 2 Machine Learning e Marketing

   En nuestra primera inmersión, nos enfocamos en resolver posibles problemas en el viaje de compras de un usuario de e-commerce, pero el machine learning va más allá de los desafíos internos de una plataforma, ¡es un gran aliado para impulsar el marketing de una empresa!

   En esta parte de la capacitación descubriremos cómo Machine Learning alineado con las tecnologías en la nube de Google puede ayudar a mejorar el marketing de su negocio, un ejemplo sería personalizar sus campañas al segmentar a los clientes por características comunes a través de Clusterización.

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     CURSO

     Data Analytics: Machine Learning con Google Cloud Platform

     10h

     Faça esse curso e:

     • Aprenda conceptos avanzados de Machine Learning en el Marketing Digital
     • Aprenda cómo usar los hits de Google Analytics en su modelo
     • Aprenda a usar Google Cloud Platform
     • Utilice Google Big Query como fuente de datos
     • Aprenda a usar el notebook de Google Datalab
     • Aprenda a realizar downsampling en bases desbalanceadas
     • Entrene modelos con XGBoost

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     CURSO

     Data Analytics: Machine Learning aplicado al Marketing Digital

     12h

     Faça esse curso e:

     • Aprenda a aplicar Machine Learning en el Marketing Digital
     • Entienda los conceptos de los datos del comportamiento online
     • Transforme los datos en formato JSON
     • Aprenda a crear variables de usuarios en sites
     • Aplique Gradient Boosting parar predecir cuanto un usuario va a gastar

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     CURSO

     Clusterización de datos: segmentación de clientes

     10h

     Faça esse curso e:

     • Aprende cómo conducir un problema de machine learning de inicio a fin.
     • Entiende cómo importar y preparar los datos.
     • Aplica el análisis exploratorio de datos (EAD) de forma eficiente.
     • Crea un modelo de clusterización, determinando el mejor número de clusters.
     • Compara el resultado de diferentes métodos para identificar el número correcto de clusters.
     • Aprende cómo presentar los resultados de forma eficiente.

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3. 3 Machine Learning y Deploy de Modelos

   En cada inmersión, aprendemos cómo podemos resolver algunos problemas reales aplicando Machine Learning, pero nada de esto ayudará si sus modelos y soluciones solo están en su máquina, necesitamos alguna forma de poder hacer que estos modelos sean accesibles para otras aplicaciones.

   En este último módulo, comenzaremos nuestro viaje a través de MLOps, construiremos nuestra API de Machine Learning, realizaremos el deploy y analizaremos cómo se pueden incorporar las mejores prácticas de DevOps en los sistemas de Machine Learning.

   ¡Así que tomemos un respiro para la última inmersión de esta formación!

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     CURSO

     MLOps: Machine Learning y APIs

     08h

     Faça esse curso e:

     • Aprende qué es MLOps
     • Descubre cómo crear APIs con Flask
     • Habilita modelos de Machine Learning con APIs
     • Entiende la administración de dependencias de tu modelo
     • Aprende a serializar un modelo de Machine Learning

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     CURSO

     MLOps: deploy de modelos

     08h

     Faça esse curso e:

     • Aprende a habilitar el acceso a tu modelo
     • Descubre cómo crear un servidor para tu modelo
     • Realiza el deploy de tu modelo utilizando App Engine
     • Entiende cómo combinar tu aplicación con Docker y hacer el deploy con Cloud Run
     • Entiende cómo hacer el deploy automático con GitHub Actions

     Más detalles