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En la era de la información, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta estratégica fundamental para las organizaciones. El crecimiento exponencial en la cantidad de datos generados ha creado una necesidad imperante de extraer conocimientos valiosos de estos vastos conjuntos de información.
En este contexto, el aprendizaje automático, también conocido como machine learning, ha surgido como un enfoque poderoso y eficiente para el descubrimiento de patrones, la toma de decisiones y la generación de predicciones precisas.
Gracias a este Curso de Machine Learning podrás adquirir una comprensión profunda de los procesos y técnicas claves necesarios para llevar a cabo análisis sofisticados de datos. Además , contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
Universidades colaboradoras
Para qué te prepara
Este Curso de Machine Learning te prepara para utilizar técnicas avanzadas de machine learning en la extracción de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos. Aprenderás a aplicar algoritmos de aprendizaje automático para clasificación, clustering y sistemas de recomendación. Además, adquirirás habilidades en redes neuronales y deep learning, lo que te permitirá abordar tareas más complejas de análisis y predicción.
Objetivos
- Comprender los conceptos básicos de la minería de datos y el aprendizaje automático.
- Asimilar el proceso KDD y las técnicas de data mining.
- Explorar las aplicaciones y el impacto del aprendizaje automático en diversas áreas.
- Diferenciar entre los diferentes algoritmos y enfoques de aprendizaje automático.
- Desarrollar habilidades en clustering y sistemas de recomendación.
- Dominar el uso de redes neuronales y deep learning para tareas de análisis de datos.
- Aplicar estrategias de aprendizaje y entrenamiento de redes neuronales profundas.
A quién va dirigido
Este Curso de Machine Learning está diseñado para profesionales y estudiantes interesados en adquirir habilidades en el campo del aprendizaje automático. También es adecuado para aquellos que desean ampliar sus conocimientos en minería de datos y explorar el potencial del análisis de datos en diferentes contextos. No se requieren conocimientos previos de programación.
Salidas Profesionales
Tras completar este Curso de Machine Learning, estarás preparado para acceder a diversas salidas laborales en el campo del análisis de datos y la inteligencia artificial. Podrás trabajar como científico de datos, ingeniero de machine learning, analista de datos o consultor en empresas de diferentes sectores, como tecnología, finanzas, marketing y salud.
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. 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 3. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
- Introducción
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CLASIFICACIÓN
- Clasificadores
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
- Componentes
- Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS DE ELECCIÓN
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS NEURONALES
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REDES DE UNA SOLA CAPA
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES MULTICAPA
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
Titulación
Titulación Universitaria:
Claustro
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