Curso de Machine Learning aplicado usando Python
Grupo Colon-IECMCurso subvencionado para trabajadores a distancia
Gratis
Duración : 38 Días
¿Te interesa crear soluciones inteligentes aplicando los algoritmos más potentes del sector? Con este curso aprenderás a desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje automático abarcando el ciclo completo de un proyecto de Inteligencia Artificial. Descubrirás cómo preparar los datos, elegir los algoritmos adecuados, entrenar los modelos matemáticos y medir su precisión antes de desplegarlos en un entorno real.
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
- Dominar la instalación y gestión de librerías esenciales de la industria para el tratamiento de grandes volúmenes de datos. - Construir algoritmos supervisados capaces de estimar tendencias numéricas o categorizar elementos basándose en históricos de datos. - Desarrollar modelos no supervisados (Clustering) para descubrir patrones ocultos y agrupar poblaciones o perfiles de clientes de forma automatizada. - Evaluar con precisión matemática el rendimiento de cada modelo para asegurar su fiabilidad antes de llevarlo a producción.
A quién va dirigido
Prioritariamente para trabajadores del sector de la Informática. Existen plazas para desempleados y trabajadores de otros sectores. Consultar disponibilidad.
Requisitos
-No se exige ningún requisito para acceder a la formación, aunque se han de poseer las habilidades de comunicación lingüística suficientes que permitan cursar con aprovechamiento la formación. -No se requiere experiencia laboral -Se aconseja encarecidamente contar con conocimientos previos de programación (preferiblemente en Python) y nociones básicas de estadística.
Temario completo de este curso
Módulo 1. Introducción al curso
1.1. Introducción al Python
1.2. Librerías de Python para Machine Learning
1.3. Machine Learning. Introducción
Módulo 2. Aprendizaje supervisado
2.1. Definición y aplicaciones
2.2. Medidas de rendimiento
2.3. Modelos lineales
2.4. Modelos supervisados de ML
2.5. Combinación de modelos (Ensembles)
Módulo 3. Aprendizaje no supervisado
3.1. Definición y aplicaciones
3.2. Modelos no supervisados de ML
1.920 € 480 €
1.268 € 199 €
Gratis
189 € 39 €
IVA exento
60 €
IVA exento