Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Curso en Machine Learning Predictivo:
Este curso online en machine learning predictivo te prepara para ser capaz de predecir una amplia variedad de problemas. Con él, aprenderás las bases del aprendizaje automático y la ciencia de datos, cómo manejar y tratar los datos asociados a los problemas y cómo atacar los diferentes tipos que se pueden presentar haciendo uso de una amplia variedad de algoritmos, desde los más clásicos hasta los novedosos algoritmos de aprendizaje profundo.
A quién va dirigido:
El curso en machine learning predictivo está dirigido a cualquier persona interesada en introducirse en el mundo de la ciencia de datos y el uso de algoritmos de machine learning para tareas predictivas, así como a profesionales que deseen seguir formándose o actualizando sus conocimientos en esta área.
Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Curso en Machine Learning Predictivo:
- Conocer qué es la ciencia de datos y el machine learning. - Introducir los diferentes problemas predictivos. - Conocer los diferentes algoritmos de predicción. - Obtención, preprocesamiento y análisis de los datos. - Análisis de resultados.
Salidas Laborales:
Las principales competencias y salidas profesionales que este curso en machine learning predictivo te brinda son las de experto en predicción (clasificación, regresión, clustering…) con algoritmos clásicos y de aprendizaje profundo con competencias para otros puestos de ciencia de datos tales como el procesado de datos y análisis de resultados.
Resumen:
Uno de los aspectos decisivos a la hora de realizar cualquier proyecto de aprendizaje automático o data science en general, es la elección del algoritmo adecuado según la tarea a realizar (clasificación, regresión, clustering…). La elección del algoritmo correcto puede ser determinante a la hora de obtener unos resultados de calidad y por ello debe ser la adecuada. Este curso en machine learning predictivo te prepara para afrontar la etapa de predicción con totales garantías. Desde la elección del algoritmo correcto según el tipo de problema a predecir, pasando por la selección de los parámetros óptimos para cada método y acabando con el reporte y análisis de los resultados finales obtenidos tras el proceso de inferencia.
Titulación:
Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
Metodología:
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
Temario:
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ECOSISTEMA HADOOP
- ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
- Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
- Sistema de archivos HDFS
- MapReduce con Hadoop
- Apache Hive
- Apache Hue
- Apache Spark
UNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MINING
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
- Introducción
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CLASIFICACIÓN
- Clasificadores
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
- Componentes
- Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE ELECCIÓN
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
curso gratuito le prepara para ser
Las principales competencias y salidas profesionales que este curso en machine learning predictivo te brinda son las de experto en predicción (clasificación, regresión, clustering…) con algoritmos clásicos y de aprendizaje profundo con competencias para otros puestos de ciencia de datos tales como el procesado de datos y análisis de resultados.
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