Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos
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    Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos

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    Presentación

    En la actualidad, el campo del machine learning está en plena expansión, convirtiéndose en una herramienta imprescindible para las empresas que buscan optimizar sus procesos y tomar decisiones basadas en datos. El Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos te ofrece la oportunidad de adquirir habilidades clave para implementar soluciones eficientes en contextos reales. A lo largo del curso, aprenderás sobre la extracción de estructuras de datos, clasificación, sistemas de recomendación y redes neuronales, entre otros temas. Esta formación es especialmente relevante dado el creciente interés de las empresas en transformar sus datos en estrategias efectivas. Con una alta demanda laboral en este sector, participar en este diplomado no solo enriquecerá tu perfil profesional, sino que te posicionará como un experto en un ámbito esencial para el futuro del negocio. ¡No te pierdas la oportunidad de ser parte de esta revolución!
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El curso de Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos te prepara para enfrentar retos complejos en el ámbito del análisis de datos. Aprenderás a extraer estructuras relevantes, aplicar técnicas de clustering y desarrollar sistemas de recomendación eficaces. Además, dominarás la clasificación y las redes neuronales, lo que te permitirá implementar soluciones innovadoras. Al finalizar, tendrás la capacidad de optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en tu entorno profesional.
    Objetivos
    - Comprender los fundamentos del machine learning y su aplicación en diversos sectores productivos. - Analizar y extraer la estructura de datos mediante técnicas de clustering y su utilidad en la toma de decisiones. - Diseñar sistemas de recomendación efectivos que optimicen la experiencia del usuario y aumenten la satisfacción. - Implementar algoritmos de clasificación para resolver problemas reales y mejorar la precisión de los modelos. - Desarrollar modelos de redes neuronales y deep learning aplicados a casos prácticos en entornos productivos. - Evaluar y seleccionar sistemas de elección que faciliten la toma de decisiones en base a datos analíticos. - Aplicar metodologías de validación y optimización de modelos para asegurar su rendimiento en producción.
    A quién va dirigido
    El curso Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos está dirigido a profesionales y titulados interesados en mejorar sus habilidades en el campo del machine learning. Ideal para aquellos que desean aprender sobre la extracción de datos, clustering, sistemas de recomendación y redes neuronales. Esta formación permitirá a los participantes actualizar sus conocimientos y aplicarlos en entornos productivos.
    Salidas Profesionales
    - Ingeniero de datos especializado en Machine Learning - Científico de datos enfocado en análisis predictivo - Desarrollador de sistemas de recomendación personalizados - Especialista en optimización de procesos mediante algoritmos de clustering - Consultor en implementación de redes neuronales y deep learning - Analista de negocios con conocimientos en modelos de machine learning - Responsable de proyectos de inteligencia artificial en entornos productivos
    Temario

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

    1. Introducción al Machine Learning
    2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
    3. Ejemplos de aprendizaje automático
    4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
    5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
    6. El futuro del aprendizaje automático

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS, CLUSTERING

    1. Introducción
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

    1. Introducción
    2. Filtrado colaborativo
    3. Clusterización
    4. Sistemas de recomendación híbridos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN

    1. Clasificadores
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

    1. Componentes
    2. Aprendizaje

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN

    1. Introducción
    2. El proceso de paso de DSS a IDSS
    3. Casos de aplicación
    Titulación
    Titulación Universidad Da Vinci
    Titulación Universidad Da Vinci
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