Proyecto de Aprendizaje Automático: Análisis de Predicción de Ataques Cardíacos

Resumen

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Programa

• Introducción al Aprendizaje Automático y Enfermedades del Corazón
Visión general del aprendizaje automático en el cuidado de la salud
Comprensión del conjunto de datos
• Python para la Ciencia de Datos
Configuración de Python y bibliotecas esenciales (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)
Carga y exploración de datos
• Preprocesamiento de Datos
Manejo de valores faltantes
Escalado de características y normalización
Codificación de datos categóricos
• Análisis Exploratorio de Datos (AED)
Resumen estadístico y visualización
Correlación e importancia de características
• Introducción a la Estadística para el Aprendizaje Automático
Conceptos estadísticos básicos
Probabilidad y distribuciones
Pruebas de hipótesis
• Aprendizaje Supervisado: Clasificación
Visión general de los algoritmos de clasificación
Regresión logística
Árboles de decisión y bosques aleatorios
• Evaluación y Validación del Modelo
División de entrenamiento-prueba y validación cruzada
Métricas de evaluación: exactitud, precisión, recall, F1-score, ROC-AUC
• Técnicas Avanzadas de Aprendizaje Automático
Ajuste de hiperparámetros
Métodos de ensamblaje (Bagging, Boosting)
• Implementación con R y Python
Análisis comparativo usando R y Python
Ejemplos de código y mejores prácticas
• Proyecto: Análisis de Predicción de Ataques al Corazón
Descripción general y objetivos del proyecto
Implementación paso a paso
Estrategias de implementación del modelo
• Conclusión y Direcciones Futuras
Resumen de conceptos clave
Exploración de temas avanzados: aprendizaje profundo, interpretabilidad del modelo
Recursos para aprendizaje continuo
• Presentación Final
Preparación de un informe del proyecto
Habilidades de presentación y retroalimentación de pares

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Impartido por

Oak Academy and OAK Academy Team

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Materias

Data Science