Prepárate para tu entrevista sobre machine learning

¿Te has preguntado alguna vez cómo prepararte adecuadamente para una entrevista sobre machine learning? En este curso, prepararás respuestas para 15 preguntas frecuentes sobre machine learning (ML) en Python para un puesto de científico de datos.

Estas preguntas girarán en torno a siete temas importantes: preprocesamiento de datos, visualización de datos, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, ensamblaje de modelos, selección de modelos y evaluación de modelos.

Actualiza tus conocimientos sobre machine learning

Comenzarás trabajando en cuestiones relacionadas con el preprocesamiento y la visualización de datos. Después de realizar todos los pasos de preprocesamiento, crearás un modelo predictivo de aprendizaje automático para perfeccionar tus habilidades prácticas.

A continuación, se tratarán algunas técnicas de aprendizaje supervisado antes de pasar al aprendizaje no supervisado. Dependiendo del puesto, es probable que en tu entrevista sobre machine learning se traten ambos temas.

Por último, terminarás abordando la selección y evaluación de modelos, analizando cómo evaluar el rendimiento para la generalización de modelos y examinando diversas técnicas a medida que construyes un modelo conjunto.

Respuestas prácticas a las preguntas más comunes en entrevistas sobre machine learning

Al finalizar el curso, tendrás los conocimientos teóricos necesarios y la capacidad para desarrollar código Python que te permita responder correctamente a estas 15 preguntas.

Los ejemplos de código se basarán principalmente en el paquete scikit-learn, dada su facilidad de uso y su capacidad para abarcar las técnicas de machine learning más importantes en el lenguaje Python.

El curso no enseña los fundamentos del machine learning, ya que estos se tratan en los requisitos previos del curso.

Selección de modelos: modelos de conjunto

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