Para qué te prepara:
Al finalizar este Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos, estarás preparado para aplicar técnicas avanzadas de Machine Learning. Adquirirás las habilidades necesarias para desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático en proyectos reales y tomar decisiones informadas en el proceso. Además, estarás capacitado para entender el potencial transformador de las redes neuronales.
A quién va dirigido:
Este Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos está diseñado para profesionales y estudiantes interesados en el campo del Machine Learning y su aplicación en entornos productivos. También es ideal para desarrolladores, analistas de datos, científicos de datos y aquellos que deseen adentrarse en la implementación de modelos de Machine Learning
Titulación:
Titulación Universitaria de CEU - Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos otorgada por San Ignacio University of Miami (SIU)
Objetivos:
- Comprender los fundamentos del Machine Learning y sus diferentes clasificaciones de algoritmos. - Dominar la extracción de estructura de datos y la aplicación de técnicas de clustering. - Explorar los sistemas de recomendación y cómo implementar filtrado colaborativo. - Dominar los conceptos de clasificación y utilizar algoritmos para resolver problemas reales. - Entender los componentes y el aprendizaje en redes neuronales y Deep Learning. - Conocer el proceso de elección en sistemas de decisión y su aplicación en casos prácticos.
Salidas Laborales:
Con el conocimiento adquirido en este Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos, podrás acceder a diversas oportunidades laborales como científico de datos, ingeniero de Machine Learning, desarrollador de aplicaciones inteligentes y consultor en proyectos de Data Science y estarás preparado para formar parte de equipos de desarrollo tecnológico
Resumen:
Bienvenido al Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos. En este curso, explorarás el mundo del Machine Learning y su diferente aplicación en ambientes productivos. Aprenderás sobre los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático, el uso de la extracción de estructura de datos, realizar clustering, sistemas de recomendación, clasificación y los fundamentos de redes neuronales. Además, descubrirás cómo el Deep Learning está transformando el panorama tecnológico. Prepárate para desarrollar habilidades prácticas en el despliegue de modelos de Machine Learning en entornos reales y estar a la vanguardia de esta emocionante área tecnológica
Metodología:
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Temario:
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS, CLUSTERING
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN