Curso de Machine Learning

Este curso te ofrece una completa introducción al campo del machine learning, aprendiendo cómo extraer conocimientos valiosos de los datos, aplicar técnicas avanzadas y usar herramientas como Python para análisis predictivo y toma de decisiones basada en datos.

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Precio

260€

Metodología

100% Online

Duración

6 meses

Créditos

8 ECTS

Información

Adéntrate en el campo del machine learning y descubre cómo transformar los datos en decisiones inteligentes para mejorar tus resultados. Este curso online te ofrece una base sólida en teoría y práctica, permitiéndote explorar desde la minería de datos hasta el deep learning, para que adquieras las habilidades necesarias para abordar desafíos reales.

Para qué te prepara

Esta es una formación con la que te prepararás para aplicar algoritmos de machine learning en la extracción de conocimientos a partir de datos, clasificación, y sistemas de recomendación, además de profundizar en redes neuronales y deep learning para análisis y predicciones complejas.

Objetivos

- Entender la minería de datos y el aprendizaje automático.
- Dominar técnicas de clustering y sistemas de recomendación.
- Implementar redes neuronales para análisis de datos profundos.

A quién va dirigido

Este curso está especialmente diseñado para todos los interesados en el campo del análisis de datos y la inteligencia artificial, sobre todo:
- Estudiantes y profesionales con o sin experiencia previa en programación que deseen adentrarse en el machine learning.
- Analistas de datos buscando expandir sus competencias hacia algoritmos avanzados y modelado predictivo.
- Profesionales en campos relacionados como ingeniería, estadística, y ciencias de la computación que quieran aplicar machine learning en su trabajo.

Contenido del curso

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data Mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
  1. Introducción
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CLASIFICACIÓN
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS DE ELECCIÓN
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS NEURONALES
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REDES DE UNA SOLA CAPA
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES MULTICAPA
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

Salidas profesionales

Tras completar este curso, estarás preparado para estos roles en diversos sectores:
- Científico de datos: Analizando grandes volúmenes de información para extraer insights.
- Ingeniero de machine learning: Desarrollando sistemas inteligentes basados en datos.
- Analista de datos: Implementando técnicas de análisis para mejorar la toma de decisiones.
- Consultor en IA: Asesorando a empresas en la integración de soluciones basadas en inteligencia artificial.

Nuestra metodología

Contenidos actualizados
por especialistas
del sector

Plataforma de aprendizaje avanzada con inteligencia artificial integrada

Aprendizaje experiencial mediante participación activa del estudiante

Flexibilidad y
adaptabilidad del proceso formativo

Enfoque interdisciplinario

Flexibilidad y
adaptabilidad del proceso formativo

Titulación universitaria

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