Máster presencial
Madrid
Duración : 2 Meses
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Objetivos
Al completar el curso, usted tendrá la capacidad de: Explorar, analizar y visualizar diferentes conjuntos de datos Pre-procesar grandes cantidades de datos para la modelación con algoritmos y técnicas estadísticas. Desarrollar algoritmos de Aprendizaje de Máquina (Machine Learning) supervisados y no supervisados para extraer información. Implementar proyectos que requieran el uso de ciencia de datos para la toma de decisiones y la extracción de conocimiento a partir de los datos.
A quién va dirigido
A todo aquel que quiera darle un gran empujón a su carrera profesional, y poder Implementar proyectos que requieran el uso de ciencia de datos para la toma de decisiones y la extracción de conocimiento a partir de los datos.
Requisitos
Conocimientos del lenguaje de programación Python.
Temario completo de este curso
MODULO I - INTRODUCCIÓN Y REPASO GENERAL DE CONCEPTOS
MODULO II - PREPROCESAMIENTO DE DATOS
MODULO III - MODELOS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO
Análisis de regresión en python
Análisis de clasificación en python
Aproximación práctica al aprendizaje supervisado para la toma de decisiones
MODULO IV - MODELOS DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
Modelos de clusterización
Aprendizaje por reglas de asociación
Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement learning)
MODULO V - MINERÍA DE DATOS AVANZADA Y SELECCIÓN DE MODELOS
MODULO VI – PROYECTO FIN DE CURSO