Máster Machine Learning con R Software - X Edición Online / Distancia en Máxima Formación

Dirigido a:

Profesionales del análisis de datos interesados en adquirir conocimientos avanzadossobre Machine Learning con aplicación directa a su realidad profesional.

Un Máster orientado a Graduados, Licenciados, PhD, doctorados universitarios, docentes e investigadores, interesados en:

-Aprender a capturar y gestionar tus datos con precisión y rigor.
-Dominar los conceptos teóricos y la aplicación práctica de los métodos de aprendizaje automático.
-Desarrollar tus propios modelos de Machine Learning, para realizar predicciones y reconocer patrones automáticos.
-Introducirte en el Deep Learning, una de las técnicas de Inteligencia Artificial (AI) con más proyección y potencial.

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Toma decisiones inteligentes basadas en la experiencia de los datos con nuestro excepcional Máster en Inteligencia Artificial Machine Learning. En un mundo impulsado por la información, la capacidad de analizar y extraer conocimientos valiosos de grandes conjuntos de datos se ha vuelto esencial. Este programa, no solo te proporcionará las habilidades esenciales en machine learning, sino que también profundizará en el innovador campo de la inteligencia artificial.


Aplica técnicas de Machine Learning en tus proyectos para agilizar procesos y tomar decisiones inteligentes basadas en la experiencia de los datos. Trabaja con datos en tiempo real, crea tus propios modelos de análisis y algoritmos con aprendizaje supervisado, no supervisado y aprendizaje profundo (Deep Learning).

Descubre el siguiente nivel en tu carrera con nuestro Máster en Inteligencia Artificial Machine Learning. Explora nuevas oportunidades, toma decisiones informadas y desbloquea el potencial de la información con un enfoque práctico y experto en el análisis de datos.


Requisitos de acceso:

Para acceder al Máster en Machine Learning con R Software, se establecen los siguientes requisitos:

Alumnos de España: Título universitario compulsado.
Alumnos de Latinoamérica: Título universitario apostillado.


Competencias:

Machine Learning con aplicación directa a tu día a día profesional

Master en Inteligencia Artificial y Machine Learning con R Software: Desarrolla Habilidades Prácticas y Profundas
Con este Máster en Inteligencia Artificial y Machine Learning, desarrollarás un conocimiento práctico y profundo que te permitirá adentrarte de manera experta en el mundo del Machine Learning con el respaldo y la versatilidad del software R. Estarás perfectamente capacitado para enfrentar los desafíos contemporáneos en el ámbito de la inteligencia artificial, adquiriendo habilidades esenciales que te permitirán destacar en tu carrera profesional.

El programa abarca no solo la teoría sino también la aplicación práctica, asegurando que no solo entiendas los fundamentos del Machine Learning con R, sino que también seas capaz de implementarlos con éxito en situaciones del mundo real.

Al completar este máster, no solo habrás adquirido conocimientos avanzados en el campo, sino que también serás capaz de aplicarlos de manera efectiva en diversos escenarios profesionales.

El enfoque práctico del programa garantiza que adquieras habilidades desde niveles básicos hasta avanzados, independientemente de tus conocimientos previos en Inteligencia Artificial y Machine Learning. Desde el nivel cero hasta el nivel experto, el máster se adapta a tus requisitos de aprendizaje, permitiéndote construir una base sólida y avanzar a tu propio ritmo:

Progresar en tu operativa con los datos.
Diseñar proyectos ágiles de Machine Learning, eficaces e impactantes.
Obtener información y respuestas de forma rápida y automatizada.
Aplicar soluciones que evolucionan por sí mismas.

Tomar decisiones inteligentes, confiables e informadas basadas en la experiencia de los datos.

Este Máster no solo te proporcionará las herramientas teóricas y prácticas esenciales en el ámbito de la IA y el Machine Learning al mejor precio, sino que también te capacitará para diseñar proyectos ágiles y eficaces. Obtendrás información y respuestas de manera rápida y automatizada, aplicarás soluciones evolutivas y tomarás decisiones inteligentes basadas en la experiencia de los datos.


Las temáticas principales que abordarás incluyen:

- Pre-procesamiento de datos.
- Visualización de datos.
- Análisis exploratorio de datos.
- Aprendizaje automático / Machine Learning.
- Aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje no supervisado.
- Aprendizaje profundo / Deep Learning.

Al finalizar este Máster Inteligencia Artificial con R, estarás equipado con las habilidades y el conocimiento necesario para destacar en el campo de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, preparándote para desafíos futuros y oportunidades profesionales en constante evolución.


Enfoque práctico

La práctica hace al maestro

Programa Formativo: Enfoque Práctico del Máster en Machine Learning con R Software
El Máster en Inteligencia Artificial con R, es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).


¿Por qué es único?

Porque está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es transformar el saber en habilidades prácticas avanzadas con aplicación directa a su operativa con los datos.

Nuestro programa formativo con enfoque práctico:

Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño, con independencia de los conocimientos previos sobre Machine Learning y R con los que inicies el Máster. Desde nivel cero a nivel experto.

Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares y en un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos adquiridos en tus proyectos, desde el primer día.

Incluye el estudio de casos reales con códigos de programación disponibles, para que puedas extraer conclusiones extrapolables a tus proyectos profesionales.


El Máster en Machine Learning con R Software es un programa de especialización pionero en la actual oferta formativa superior on-line.

Está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos para transformar el conocimiento en competencias técnicas avanzadas y aplicables a su realida


Máster en Machine Learning Online: Formación práctica con R

En el mundo actual, el machine learning se ha convertido en una de las áreas más demandadas por las empresas que buscan transformar grandes volúmenes de datos en información valiosa. El máster en machine learning online de Máxima Formación te ofrece la oportunidad de formarte en este campo de manera flexible, a tu ritmo y desde cualquier lugar. Con una orientación práctica, aprenderás a aplicar R y otras herramientas avanzadas de data science para desarrollar modelos predictivos y resolver problemas reales de negocio.

Nuestro máster online en machine learning se distingue por su enfoque práctico. A lo largo del curso, trabajarás en proyectos reales que te permitirán aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones concretas. Esto no solo te prepara para desafíos teóricos, sino que también te brinda la experiencia necesaria para desempeñarte en la industria desde el primer día.

Al completar el máster, estarás preparado para enfrentarte a los retos más exigentes en machine learning y avanzar en tu carrera profesional.

Profesorado:

El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.

En este Máster contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de dos docentes expertos que van compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el sector de la Ciencia de Datos:

- Rosana Ferrero
Soy Doctora en Biociencias y Máster en Estadística Aplicada. Llevo más de 15 años de experiencia colaborando con instituciones públicas y privadas, así como con varias empresas, en áreas como la Medicina, la Biotecnología, las Políticas públicas, y la Biología. Me apaciona la docencia y la divulgación, mi objetivo es ayudarte a analizar e interpretar datos complejos y tomar decisiones fundamentadas.

- Ignacio García
Analista de Riesgos con más de 10 años de experiencia en la creación de modelos de riesgo, marketing y mejora de procesos, aplicando métodos de Machine Learning. Su capacidad para conjugar aspectos de negocio y técnicos lo convierte en el docente idóneo para esta formación especializada.

Titulación que se obtiene:

El Máster en Machine Learning con R Software está acreditado con el Título Propio de la Universidad Nebrija de Madrid.

- Inicio: OCTUBRE/NOVIEMBRE
- Plazo de Matrícula: Matrícula abierta

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Plan de estudios

Contenidos propios, campus virtual accesible las 24 horas y 100% en español

MÓDULO I

UNIDAD 1. INTRODUCCION AL MACHINE LEARNING

• ¿Cuál es el desafío que aborda el Machine Learning?
• ¿Qué es y qué no es el Machine Learning?
• Proceso de trabajo en Machine Learning
• ¿Cómo trabaja el Machine Learning? Aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo. Leer más
• ¿Qué modelo de Machine Learning se ajusta mejor a cada tipo de problema? Clasificación, regresión, agrupación o reducción de dimensionalidad.
• Medidas de desempeño del modelo: rendimiento o error.
• ¿Qué se necesita para crear un algoritmo de Machine Learning valioso?
• Ejemplos prácticos.


UNIDAD 2. PROGRAMACIÓN EN R E INVESTIGACIÓN REPRODUCIBLE

• R y RStudio. Sintaxis básica y ayuda.
• Investigación reproducible con RMarkdown
• Estructura de datos. Vectores, matrices, listas, y data frames.
• Funciones, argumentos, condicionales, bucles, funciones propias.
• Conoce lo que R te puede ofrecer: gráficos avanzados, tableros y aplicaciones interactivas con Shiny.


UNIDAD 3. OBTENCIÓN, PREPROCESADO Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

• Importar y exportar bases de datos.
• Introducción al mundo tidyverse.
• Manipular datos con dplyr.
• Transformar datos con tidyr.
• Realizar análisis exploratorio de datos y visualizar datos con ggplot2.
• Preprocesar datos con caret.
• Gestionar los datos atípicos (outliers) y datos perdidos (missing).


MÓDULO II

UNIDAD 4. CORRELACIÓN, REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA

• Correlación simple y parcial.
• Regresión lineal simple.
• Regresión lineal múltiple.
• Regresión logística.
• Evaluación del desempeño: RMSE, R cuadrado.
• Selección de predictores: automática y por subconjuntos.
• Evaluación del modelo: gráficos de residuos y pruebas de hipótesis.


UNIDAD 5. ÁRBOLES DE DECISIÓN, MODELOS DE BAGGING Y RANDOM FOREST

• Crear árboles de decisión individuales.
• Modelos de ensemble con árboles de decisión.
• Modelos de Bagging y de Random Forest.
• Clasificación vs. Regresión.
• Proceso de modelado.
• Entrenar el modelo de árbol.
• Búsqueda de hiperparámetros del modelo.
• Evaluación del desempeño: métricas de rendimiento y validación cruzada.
• Importancia de las características.
• Comparación de modelos.
• Predicción.


UNIDAD 6. CLASIFICACIÓN POR K-VECINOS (KNN) Y MÁQUINA DE VECTORES DE SOPORTE (SVM)

• ¿Qué son y cómo funcionan? Ventajas y desventajas de cada uno.
• Presentación del algoritmo k-Nearest Neighbor (kNN).
• Distancia y similitud.
• Selección del factor k.
• Presentación de las máquinas de vectores de soporte (SVM)
• ¿Qué es un hiperplano?
• Selección y ajuste de parámetros.
• Métodos kernel SVM
• Evaluación del desempeño.


Qué aprenderás en los Módulos I y II:

Profundizar en los fundamentos del Machine Learning, los problemas que aborda y sus principales técnicas: aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), no supervisado (agrupación y estimación de densidad) y profundo (Deep Learning).

Ejecutar tareas de clasificación y regresión mediante árboles de decisión individuales, una técnica poderosa de aprendizaje supervisado.

Dominar R y RStudio, cómo funcionan, cuáles son los tipos de datos básicos, cómo se manipulan y cómo crear funciones para aplicar en tus análisis de datos.

Capturar y gestionar tus datos, preparar el conjunto de datos para la fase de modelado y realizar análisis exploratorios.

Aplicar los métodos de clasificación del aprendizaje supervisado, por K-vecinos más cercanos (kNN) y la máquina de vectores de soporte (SVM) que utilizan un enfoque intuitivo y visual.

Producir informes elegantes y personalizados con Rmarkdown y las prestaciones de Shiny para crear gráficos avanzados, tableros y aplicaciones interactivas.

Manejar conjuntos de datos multidimensionales, visualizar patrones ocultos en los datos, y descubrir relaciones potencialmente predictivas.

Transformar los datos para ajustarlos al modelo, crear nuevas características para aprovechar mejor la información en su conjunto de datos, seleccionar las mejores características para optimizar el ajuste de su modelo, explorar los tipos de datos, manejar datos faltantes y datos atípicos.

Generar diferentes modelos de regresión, entrenarlos en R, evaluarlos y aplicarlos para hacer predicciones.


Módulo III

UNIDAD 7. ANÁLISIS CLUSTER (JERÁRQUICO Y POR K-MEDIAS) Y ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES (PCA)

• ¿Qué son y cómo funcionan? ¿cómo interpretar los resultados?
• Agrupación jerárquica y no jerárquica (por k-medias).
• Medidas de distancia y métodos de agrupación.
• Visualiza e interpreta con el Dendrograma.
• Número óptimo de grupos.
• Estadísticas de validación y rendimiento.
• Interpretación de los grupos.
• Reducción de dimensionalidad con Análisis de Componentes Principales.
• Centrar y escalar los datos.
• Visualiza e interpreta con Biplots.
• Personalización de gráficos.
• Descripción de las dimensiones.
• Elementos suplementarios y filtrado.


UNIDAD 8. ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES: MODELOS ARIMA Y SARIMA

• Análisis exploratorio de series temporales.
• Identificar datos atípicos (outliers) y faltantes (missing).
• Identificar puntos de cambio en las series.
• Clúster jerárquico con series temporales.
• Descomponer la serie temporal: método clásico, SLT y SMA.
• Prueba de tendencia y prueba de estacionalidad.
• Estacionariedad de la serie temporal: pruebas formales e informales.
• Estacionarizar la serie en media y varianza.
• Correlación y autocorrelación: funciones ACF, PACF y CCF.
• Modelos ARIMA (AutoRegresive Integrated Moving Average).


UNIDAD 9. INTRODUCCIÓN A REDES NEURONALES (NN)

• Conceptos básicos de aprendizaje profundo y redes neuronales.
• Optimización y validación de la red neuronal.
• Construcción de redes neuronales simples.
• Predicción.


Qué aprenderás en el Módulo III:

Dominar las técnicas fundamentales de aprendizaje no supervisado: métodos de agrupación y reducción de dimensionalidad.

Introducirte en el aprendizaje profundo (Deep Learning), la técnica tras la que se hallan las capacidades más interesantes de la inteligencia artificial (Artificial Intelligence).

Encontrar patrones en los datos desde la perspectiva del aprendizaje automático, seleccionando características y extrayéndolas sin supervisión, para obtener información de forma ágil y rápida.

Conceptos fundamentales y terminología utilizada en redes neuronales (NN: Neural Networks), para comprender el poder y el alcance de estas técnicas.

Obtener dendrogramas mediante agrupación jerárquica.

Aplicar el análisis de componentes principales (PCA) para reducir la dimensionalidad y visualizar los resultados con biplots.

Identificar patrones sistemáticos en datos de series temporales.


TFM

Trabajo de Fin de Máster (TFM)

Una vez aprobado el temario del Máster deberás realizar un TFM en el que aplicarás en la práctica las técnicas abordadas en el Máster.

El TFM es una oportunidad excelente para demostrar que cuentas con habilidades avanzadas en adquisición, preparación, visualización, programación, modelado, evaluación e interpretación de datos para resolver problemas de Machine Learning con aplicación a cualquier rama de conocimiento.Leer menos