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IFCD093PO-MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON

IFCD093PO-MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON

ILUNION CAPITAL HUMANO ETT

Curso subvencionado online


Gratis

Domina el machine learning aplicado usando Python sin coste alguno con ILUNION Formación. Este curso gratuito te enseñará a utilizar Python, uno de los lenguajes más populares y versátiles, para aplicar técnicas de machine learning en diferentes campos. Aprender machine learning te permitirá:

Desarrollar soluciones innovadoras basadas en datos.

Mejorar la toma de decisiones empresariales.

Incrementar tus oportunidades laborales en sectores como la tecnología, finanzas y salud.

Trabajar con grandes volúmenes de datos y obtener insights valiosos.

¡Inscríbete ahora y lleva tus habilidades analíticas al siguiente nivel!

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Objetivos

•Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.

A quién va dirigido

""Cualquier trabajador, ocupado, autónomo o desempleado que no sea de Administración Pública, puede hacer este curso. Se dará prioridad a los trabajadores de la agrupación sectorial COMERCIO Y MARKETING. Para tener prioridad en el acceso a esta formación, su empresa deberá ser de alguno de estos sectores: Comercio Delegaciones comerciales del Ente Público empresarial Loterías y Apuestas del Estado Promoción, degustación, merchandising y distribución de muestras Administraciones de Loterías""

Requisitos

• No se requiere ningún requisito académico especial para realizar esta formación salvo disponer de las habilidades de comunicación mínimas y las destrezas suficientes para ser usuario de la plataforma virtual de formación en la que se apoya la acción formativa.

Temario completo de este curso

CONTENIDOS FORMATIVOS: oINTRODUCCIÓN AL CURSO •Introducción al Python •Librería de Python para Machine Learning. •Machine Learning. Introducción. oAPRENDIZAJE SUPERVISADO •Definición y aplicaciones. •Medidas de rendimiento. •Modelos lineales •Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales. •Combinación de modelos. Random Forest. oAPRENDIZAJE NO SUPERVISADO •Definición y aplicaciones. •Medidas de rendimiento. •Clustering. Tipos •Biclustering •Manifolds. Reducción de la dimensionalidad •Análisis de la cesta.
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