Especialista en machine learning

Guía de contenidos del examen

Fuentes de datos (30%)

• Crear un proyecto en Model Studio.
• Explorar los datos.
• Modificar los datos.
• Reducir la dimensionalidad de los datos.
• Utilice el nodo de SELECCIÓN DE VARIABLES para identificar las variables importantes.

Construcción de modelos (50%)

• Describir los términos y conceptos clave de machine learning supervisado.
• Construir modelos con árboles de decisión y conjuntos de árboles.
• Construir modelos con redes neuronales.
• Construir modelos con máquinas de vectores de apoyo.
• Utilizar las herramientas de interpretabilidad de los modelos para explicar los modelos de caja negra.
• Incorporar código escrito externamente.

Evaluación y despliegue del modelo (20%)

• Explicar los principios de la evaluación de modelos.
• Evaluar y comparar modelos en Model Studio.
• Desplegar un modelo.