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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS NEURONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES DE UNA SOLA CAPA

UNIDAD DIDÁCTICA 4. REDES MULTICAPA

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

UNIDAD DIDÁCTICA 6. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
Este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos surge como un componente esencial en el ecosistema de la inteligencia artificial y su importancia actual. Fusionando la potencia de Python con las bibliotecas más especializadas en esta temática como Keras y TensorFlow, esta formación aborda la creciente demanda de profesionales capaces de diseñar, implementar y optimizar redes neuronales. Comenzando desde los conceptos fundamentales y dirigiéndose hasta la aplicación práctica en Data Mining, este programa formativo proporciona una perspectiva exhaustiva de cómo el Deep Learning impulsa la interpretación y extracción de patrones en grandes conjuntos de datos que permitan la toma de decisiones informadas.

Objetivos
- Comprender los fundamentos del aprendizaje profundo y su implementación en Python. - Distinguir entre redes neuronales profundas y poco profundas, comprendiendo sus aplicaciones. - Dominar el diseño y aplicación de perceptrones de una y múltiples capas. - Identificar y aplicar estrategias de aprendizaje en redes multicapa. - Explorar el proceso KDD y su relación con la minería de datos. - Aplicar modelos y técnicas de Data Mining en diversas áreas, como textos y marketing. - Implementar algoritmos de propagación directa para entrenar redes neuronales profundas.
Salidas profesionales
Al completar este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos tendrás la preparación necesaria para desempeñar roles cruciales en la era de la inteligencia artificial, como científico/a de datos, en ingeniería de aprendizaje profundo, analista de minería de datos, y especialista en inteligencia artificial en diversos sectores como finanzas, salud, marketing y tecnología.
Para qué te prepara
Este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos te prepara para enfrentar desafíos complejos en el análisis de datos, permitiéndote aplicar técnicas de Deep Learning de manera efectiva. Al finalizar, tendrás capacidad para diseñar y entrenar redes neuronales avanzadas, implementar estrategias de aprendizaje y aplicar modelos de Data Mining en entornos diversos que manejen datos masivos.

A quién va dirigido
Este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos está diseñada para profesionales de la informática, analistas de datos y científicos/as de datos que buscan profundizar en el aprendizaje profundo. Además, es idóneo para estudiantes avanzados/as con conocimientos previos en Python y aprendizaje automático.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
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.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de diplomado en minería de datos

Diploma de acreditación del Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos con valor curricular expedido por Universidad Da Vinci European Business School
UDAVINCI
UDAVINCIBS_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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