# introduccion-a-scikit-learn
Introducción a Scikit-learn
Scikit-learn es una de las librerías más populares de Python para Machine Learning. Es una librería de código abierto que ofrece herramientas eficientes y fáciles de usar para la minería y el análisis de datos. Con Scikit-learn, los usuarios pueden construir modelos de Machine Learning mediante el uso de algoritmos de clasificación, regresión, agrupamiento de datos y selección de características, …
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# curriculum
¿Qué vas a aprender?
- ¿Qué es Scikit-learn y por qué es importante?
- Preparación de datos para el análisis con Scikit-learn
- Aprendizaje supervisado: Regresión lineal
- Aprendizaje supervisado: Árboles de decisión y bosques aleatorios
- Aprendizaje supervisado: Máquinas de vectores de soporte (SVM)
- Aprendizaje no supervisado: Análisis de clusterización (KMeans)
- Aprendizaje por refuerzo: Algoritmos de Q-Learning
- Validación cruzada: Evaluando la efectividad del modelo
- Optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo
- Visualización de datos: Utilizando matplotlib y seaborn para visualizar los resultados del análisis.
# instructor
Guillermo Izquierdo
Ingeniero, hago Python aplicado y enseño en PyPro. Los cursos son cortos, técnicos y al grano. Aprendes lo que sí se usa.
¿Qué es PyPro?