Curso de Aprendizaje Supervisado en ML + 8 Créditos ECTS

Curso aprendizaje supervisado ml

4,6

340 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 AUTOMÁTICO Y SUPERVISADO

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PREPARACIÓN Y PREPROCESAMIENTO DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. REGRESIÓN LINEAL Y SUS APLICACIONES

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN CON ÁRBOLES DE DECISIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 5. CLASIFICACIÓN CON MÁQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE (SVM)

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLASIFICACIÓN CON ALGORITMO NAIVE BAYES

UNIDAD DIDÁCTICA 7. CLASIFICACIÓN CON ALGORITMO KNN

UNIDAD DIDÁCTICA 8. CLASIFICACIÓN CON REGRESIÓN LOGÍSTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES NEURONALES APLICADAS AL APRENDIZAJE SUPERVISADO

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Plan de estudios

Resumen salidas profesionales

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML está diseñado para que adquieras las habilidades necesarias en un sector en pleno auge, donde la demanda de profesionales capacitados no deja de crecer. Este curso te proporcionará una sólida base en técnicas de regresión, clasificación y evaluación de modelos, esenciales para cualquier aspirante a data scientist. Aprenderás desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta métodos avanzados como redes neuronales y máquinas de vectores de soporte, asegurando que te prepares para enfrentar los desafíos actuales del mundo laboral. Este curso online ofrece flexibilidad y accesibilidad, permitiéndote avanzar a tu propio ritmo mientras te conviertes en profesional del aprendizaje supervisado.

Objetivos

- Comprender los fundamentos del aprendizaje supervisado en machine learning. - Aprender a preparar y preprocesar datos para modelos de machine learning. - Aplicar regresión lineal para resolver problemas de predicción. - Emplear regresión logística en tareas de clasificación binaria. - Evaluar modelos mediante técnicas de validación cruzada. - Implementar árboles de decisión y ensambles como Random Forest. - Desarrollar redes neuronales enfocadas en aprendizaje supervisado.

Salidas profesionales

Las principales salidas profesionales del Curso de Aprendizaje Supervisado en ML son en áreas como la ciencia de datos enfocado en análisis predictivo, ingeniería de machine learning en empresas tecnológicas, análisis de datos para optimización de procesos, consultoría en inteligencia artificial para desarrollo de modelos, análisis de datos en sectores financieros y de marketing, etc.

Para qué te prepara

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML te prepara para abordar complejos problemas de análisis de datos mediante técnicas avanzadas de machine learning. Aprenderás desde la preparación y preprocesamiento de datos hasta la aplicación de algoritmos de regresión y clasificación. Dominarás modelos como árboles de decisión y redes neuronales, evaluando su eficacia con validación cruzada, entre otras cosas.

A quién va dirigido

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML está diseñado para profesionales y titulados que deseen profundizar en técnicas de aprendizaje automático. Aborda desde la introducción al aprendizaje supervisado hasta la aplicación de redes neuronales, pasando por la regresión lineal, árboles de decisión y SVM, proporcionando herramientas esenciales para el análisis y modelado de datos.

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.