Curso de Aprendizaje No Supervisado en ML + 8 Créditos ECTS

Curso aprendizaje no supervisado en ml

4,6

348 alumnos

Entidad(es):

Modalidad

Online

Duración - Créditos

200 horas - 8 ECTS

Baremable Oposiciones

Administración pública

Becas y

Financiación

Plataforma Web

24 Horas

Acompañamiento

Personalizado

Reconocidos por:

Acreditados como:

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PREPROCESAMIENTO DE DATOS PARA MODELOS NO SUPERVISADOS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CLUSTERING: FUNDAMENTOS Y K-MEANS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÉTODOS DE CLUSTERING AVANZADOS

UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDUCCIÓN DE DIMENSIONALIDAD: PCA Y TÉCNICAS RELACIONADAS

UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS GENERATIVOS Y AUTOENCODERS

UNIDAD DIDÁCTICA 7. DETECCIÓN DE ANOMALÍAS

UNIDAD DIDÁCTICA 8. EVALUACIÓN DE MODELOS NO SUPERVISADOS

UNIDAD DIDÁCTICA 9. APLICACIONES PRÁCTICAS Y PROYECTOS FINALES

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Plan de estudios

Descripción

El Curso Aprendizaje No Supervisado en ML es tu puerta de entrada a un mundo de oportunidades en el floreciente campo del aprendizaje automático. Con la creciente demanda de expertos capaces de interpretar grandes volúmenes de datos, las habilidades adquiridas en este curso te posicionarán a la vanguardia de la innovación tecnológica. Aprenderás a dominar técnicas esenciales como el clustering, la reducción de dimensionalidad y los modelos generativos, herramientas indispensables en la detección de patrones y anomalías en datos complejos. Esta formación online te ofrece la flexibilidad de aprender a tu ritmo, adaptándose a tus necesidades. Únete a este curso y transforma tu futuro profesional con competencias que son altamente valoradas en el mercado laboral actual.

Objetivos

- Comprender el concepto de aprendizaje no supervisado y sus aplicaciones en problemas reales. - Identificar y preparar datos para aplicar modelos no supervisados de manera efectiva. - Implementar técnicas de clustering básicas como K-Means en conjuntos de datos. - Aplicar métodos avanzados de clustering para mejorar la segmentación de datos. - Utilizar técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA para simplificar datos complejos. - Explorar modelos generativos y autoencoders para generar y transformar datos. - Evaluar la efectividad de modelos no supervisados mediante métricas específicas.

Salidas profesionales

Las principales salidas profesionales de este Curso Aprendizaje No Supervisado en ML son en áreas como el análisis de datos para detectar patrones ocultos y anomalías, consultoría en inteligencia artificial para optimización de procesos empresariales, ciencia de datos en empresas tecnológicas enfocadas en análisis predictivo, desarrollo de modelos de clustering, entre otras.

Para qué te prepara

Este Curso Aprendizaje No Supervisado en ML te prepara para abordar problemas complejos de aprendizaje no supervisado en machine learning. Aprenderás a realizar preprocesamiento de datos, reducir dimensionalidad con PCA, y utilizar modelos generativos y autoencoders. También desarrollarás habilidades para la detección de anomalías y la evaluación de modelos, permitiéndote implementar soluciones efectivas.

A quién va dirigido

Este Curso Aprendizaje No Supervisado en ML está dirigido a profesionales y titulados del sector tecnológico, científico o de ingeniería que deseen profundizar en el aprendizaje no supervisado. Adecuado para aquellos interesados en técnicas como clustering y reducción de dimensionalidad, el curso ofrece una formación práctica y teórica para aplicar estos métodos en proyectos reales.

Metodología

Aprendizaje 100% online

Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.