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Curso de Machine Learning con Python y Scikit Learn

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

Más información

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:

80 horas

Precio:

495 €

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

  1. Introducción al machine learning
    1. Estructura del curso
    2. ¿Qué es el machine Learning?
    3. Machine learning & inteligencia artificial & Deep Learning
    4. Tipos de machine Learning
  2. Introducción a Python
    1. Instalación Python + Jupyter
    2. Conceptos básicos de Python
    3. Introducción a las librerías: Numpy
    4. Introducción a las librerías: Pandas
    5. Introducción a las librerías: Matplotlib
    6. Librería Machine Learning Scikit-Learn
  3. Machine learning – clasificación
    1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de clasificación?
    2. Algoritmos machine learning para clasificación (Decision tree, svm, naive bayes, logistic regression.KNN)
    3. Explicación paso a paso con Scikit – Learn – Caso Práctico Clasificación
    4. Ejercicio codificación – Clasificación
  4. Machine learning – regresión
    1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de regresión?
    2. Algoritmo machine learning regresión lineal
    3. Explicación paso a paso con Scikit– learn – Caso práctico regresión
  5. Machine learning – Clustering
    1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de clustering?
    2. Algoritmo machine learning K –means
    3. Explicación paso a paso con Scikit – Learn – Caso Práctico clustering
  6. Machine learning – Reglas de asociación
    1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de reglas de asociación?
    2. Algoritmo Reglas de Asociación – “Apriori”
    3. Explicación paso a paso - Caso práctico reglas de asociación


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