Justificación / Objetivos
¿En qué consiste el Machine Learning o Aprendizaje Automático? ¿Quieres saber cómo aplicarlo rápidamente?
Existe una alta demanda de los perfiles especializados en Machine Learning y sobre cómo aprovechar la información para sacar la ventaja competitiva que ofrecen estas técnicas.
En este curso aprenderás, paso a paso, en qué consiste el Machine Learning, sus diferentes vertientes y qué tipos de problemas que podemos resolver y la manera de hacerlo con Python. No es necesario conocer previamente Python porque habrá un bloque introductorio para enseñar lo esencial del análisis de datos con este lenguaje y toda su instalación y aprender en 3 horas cómo aplicar Machine Learning con Python de manera inmediata.
Al finalizar cada bloque habrá casos prácticos reales y tendrá a su disposición el código utilizado para que lo puedan adaptar fácilmente a su caso de uso concreto.
¿Qué aprenderás en este curso?
- Qué es el machine learning y tipos, la inteligencia artificial y el Deep Learning.
- Introducción al Python, así como a las librerías Numpy, Pandas, Matplotlib y la librería machine learning Sciki Learn.
- Modelo de clasificación del machine learning, los problemas que resuelven. Los algoritmos para la clasificación como decision tree SVM o Naive Bayes.
- Modelos de regresión y los problemas que resuelven, los algoritmos de regresión lineal y la explicación de Scikit-Learn.
- El modelo clustering y los problemas que resuelven, el algotirmo machine learning K-means y la explicación paso a paso con Sclkit-Learn.
- Las reglas de asociación y los problemas que resuelven, el algoritmo de las mismas y la explicación paso a paso.
Los estudiantes de este curso aprenderán qué es el Machine Learning o Aprendizaje Automático, sus diferentes vertientes y tipologías. También, conocer el lenguaje Python desde cero con un bloque introductorio para enseñar sobre análisis de datos y su instalación. La finalidad es que al final del curso el alumno sea capaz de desarrollar proyectos habiendo practicado ya con los casos prácticos reales al final de cada bloque; tendrá a su disposición el código utilizado para que lo pueda adaptar fácilmente a su caso concreto.
Requisitos de acceso
Esta formación no tiene requisitos de acceso
Fecha de inicio:
Curso contínuo
Fecha de finalización:
Curso contínuo
Fecha tope matrícula:
Curso contínuo
Tipo de curso:
Curso de especialización
Metodología:
OnLine
Sedes:
Online
Duración estimada:
85 horas
Precio:
595 €
Titulación otorgada:
Emitida por el centro
Otros datos
Este curso se dirige a aquellas personas que quieran aprender sobre Machine Learning o Aprendizaje Automático desde el principio y que quieran mejorar su posición profesional y adquirir una posición de valor debido a la gran demanda que tienen estos perfiles en estos últimos años. También, a quién quiera aprender Python desde cero. Su enfoque práctico garantiza al alumno aplicar esos conocimientos aprendidos en situaciones reales.
Temario cubierto
- Introducción al machine learning
- Estructura del curso
- ¿Qué es el machine Learning?
- Machine learning & inteligencia artificial & Deep Learning
- Tipos de machine Learning
- Introducción a Python
- Instalación Python + Jupyter
- Conceptos básicos de Python
- Introducción a las librerías: Numpy
- Introducción a las librerías: Pandas
- Introducción a las librerías: Matplotlib
- Librería Machine Learning Scikit-Learn
- Machine learning – clasificación
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de clasificación?
- Algoritmos machine learning para clasificación (Decision tree, svm, naive bayes, logistic regression.KNN)
- Explicación paso a paso con Scikit – Learn – Caso Práctico Clasificación
- Ejercicio codificación – Clasificación
- Machine learning – regresión
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de regresión?
- Algoritmo machine learning regresión lineal
- Explicación paso a paso con Scikit– learn – Caso práctico regresión
- Machine learning – Clustering
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de clustering?
- Algoritmo machine learning K –means
- Explicación paso a paso con Scikit – Learn – Caso Práctico clustering
- Machine learning – Reglas de asociación
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de reglas de asociación?
- Algoritmo Reglas de Asociación – “Apriori”
- Explicación paso a paso - Caso práctico reglas de asociación
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