Curso de Machine Learning en Python

SEAS, Estudios Superiores Abiertos
Tipo : Cursos
Modalidad: Online / Distancia
Duración: 150 horas. 6 ECTS.
Precio:
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Exalumnos de Tumaster.com

Dirigido a:

- A todos aquellos que deseen adquirir, mejorar o actualizar sus conocimientos en el área.

Comentarios:

Hoy en día las administraciones, industrias y empresas, disponen de gran cantidad de datos de todo tipo: sociológicos, financieros, empresariales, datos industriales, etc, y muchas formas de obtenerlos. Leer más

La adquisición de datos crece exponencialmente, y existe una necesidad creciente de extraer información de ellos, identificar patrones y predecir resultados a través de la “Analítica de Datos” y las técnicas de “Aprendizaje de Máquinas”, con todas las ventajas que aportan, mejorando el rendimiento de la organización.

Con este curso el alumno el alumno aprenderá a utilizar estrategias de aprendizaje de forma autónoma para su aplicación en las tecnologías de Aprendizaje de Máquinas, utilizando Python el lenguaje de programación más utilizado para este fin.

El curso, orientado a la práctica, se imparte en modalidad online a través de nuestro campus virtual, con numerosos recursos que facilitan el aprendizaje, y con contacto continuo e individualizado con el equipo docente, formado por profesores que son también profesionales en activo del sector.

OBJETIVOS

• Conocer la importancia de los datos y los métodos para obtenerlos.
• Conocer las bases estadísticas de caracterización de los conjuntos de datos.
• Aprender a realizar representaciones gráficas de los datos y de sus características estadísticas.
• Conocer el procesado de los datos para su aplicación en aprendizaje automático.
• Conocer los modelos, el aprendizaje y la forma de realizar el aprendizaje.
• Conocer los modelos y métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Requisitos de acceso:

Cumplir uno de los siguientes requisitos:
- Ser mayor de 18 años.
En este caso se expide el título de “Curso Técnico” en el que se indica la duración del estudio en horas (No otorga ECTS).

O bien uno de estos requisitos:
- Estar en posesión del título de Bachiller o declarado equivalente. También titulados en Bachillerato europeo y en Bachillerato internacional, o equivalentes a títulos de bachiller de sistemas educativos de estados miembros de la Unión Europea o de otros estados no miembros.
- Estar en posesión de titulación de Técnico Superior de Formación Profesional, o de Técnico Superior en Artes Plásticas y Diseño o Técnico Deportivo Superior.
- Ser mayor de 25 años con al menos 1 año de experiencia profesional acreditada y relacionada con el contenido de la formación. En el Documento o Ficha Descriptiva del Programa, se especificará la experiencia profesional necesaria (sector, categoría, etc.) para acceder al programa.

- Ser Titulado Universitario.
En estos casos, se expide el título de “Curso Técnico”, en el que se otorgan créditos ECTS.

Metodología

- En SEAS eres el protagonista de nuestra formación, estudias siempre acompañado
- Tutores, coordinadores y docentes trabajamos para cumplir tus objetivos, a través de una atención cercana y personalizada.
- Contamos con docentes especializados en formación online, que compaginan la docencia con su propia actividad profesional.
- Campus virtual propio, con multitud de recursos didácticos, para aprovechar al máximo tu tiempo de estudio.
- Evaluación basada test online y trabajos específicos.
- Programa orientado a la práctica, basado en la filosofía de aprender haciendo.
- Ponemos a tu disposición nuestros más de 15 años de experiencia en formación online.
- Mantenemos los apuntes actualizados para siempre a través de nuestro programa Alumni.

Titulación que se obtiene:

Una vez superado con éxito el Curso de Machine Learning con Python recibirás el Título Propio expedido por la Universidad San Jorge.Leer menos

PROGRAMA:

- LOS DATOS, FUENTES DE DATOS Y EXTRACCIÓN
- TEORÍA DE PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA
- REPRESENTACIÓN DE DATOS CON SEABORN
- PROCESADO DE DATOS
- BASES DEL MODELADO DE DATOS Y DEL APRENDIZAJE
- ALGORITMOS SUPERVISADOS (I). REGRESIÓN Y MÁQUINAS DE VECTORES SOPORTE
- APRENDIZAJE SUPERVISADO (II). REDES NEURONALES Leer más
- SISTEMAS DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADA: AGRUPAMIENTOSLeer menos