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Curso Experto en Machine Learning
- Curso |
- A distancia y Online
- Prácticas en las mejores empresas del sector
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
- Estudiantes que posean conocimientos básicos de programación y deseen empezar su andadura profesional como científicos de datos.
- Trabajadores del sector tecnológico que quieran progresar en su carrera.
- Jefes de proyecto que deseen liderar eficientemente proyectos de Inteligencia Artificial
Comentarios:
Al acabar serás capaz de:
- Dominar herramientas, lenguajes de programación y técnicas algorítmicas que te permitirán desarrollar y liderar proyectos de Machine Learning. Estas herramientas están a la vanguardia de la tecnología y son líderes de mercado utilizándose diariamente en empresas nacionales e internacionales.
- Entender y saber aplicar los algoritmos de Machine Learning más utilizados en la industria, así como tener la capacidad de poder adaptarlos y modificarlos para afrontar problemas complejos del mundo real.
- Poder integrarte trabajando en proyectos empresariales que impliquen técnicas de Machine Learning, big data y computación en la nube.
Salidas Laborales:
- Trabajar como científico de datos especializado en Machine Learning
- Actuar como Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial en proyectos de ingeniería y consultoría.
- Liderar proyectos como experto en machine learning.
Podrás trabajar en:
- Empresas de consultoría.
- Empresas de producto que desarrollen soluciones de tratamiento y análisis de datos.
- Empresas de Banca y Finanzas.
- Empresas del sector retail.
- En industria (IoT).
- Empresas del sector salud.
- Estudiantes que posean conocimientos básicos de programación y deseen empezar su andadura profesional como científicos de datos.
- Trabajadores del sector tecnológico que quieran progresar en su carrera.
- Jefes de proyecto que deseen liderar eficientemente proyectos de Inteligencia Artificial
Comentarios:
Al acabar serás capaz de:
- Dominar herramientas, lenguajes de programación y técnicas algorítmicas que te permitirán desarrollar y liderar proyectos de Machine Learning. Estas herramientas están a la vanguardia de la tecnología y son líderes de mercado utilizándose diariamente en empresas nacionales e internacionales.
- Entender y saber aplicar los algoritmos de Machine Learning más utilizados en la industria, así como tener la capacidad de poder adaptarlos y modificarlos para afrontar problemas complejos del mundo real.
- Poder integrarte trabajando en proyectos empresariales que impliquen técnicas de Machine Learning, big data y computación en la nube.
Salidas Laborales:
- Trabajar como científico de datos especializado en Machine Learning
- Actuar como Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial en proyectos de ingeniería y consultoría.
- Liderar proyectos como experto en machine learning.
Podrás trabajar en:
- Empresas de consultoría.
- Empresas de producto que desarrollen soluciones de tratamiento y análisis de datos.
- Empresas de Banca y Finanzas.
- Empresas del sector retail.
- En industria (IoT).
- Empresas del sector salud.
- Empresas de energía.
- Empresas de logística y transporte.
- Empresas de sector seguros.
En las compañías de cualquier sector en el que haya datos disponibles, contratar este tipo de perfiles especializados aporta un alto valor al negocio y al crecimiento de las mismas.
Actualmente en España casi todos los sectores demandan profesionales cualificados en Inteligencia Artificial a un nivel muy superior al número existente de profesionales cualificados.
Por qué elegir Grupo Atrium:
• Centro homologado por la Comunidad de Madrid
• Garantías de calidad. Sello ISO 9001
• Prácticas en las mejores empresas del sector *
• Acceso a Bolsa de Empleo
• Profesorado Profesional certificado
Temario:
Módulo 1: Nociones teóricas iniciales (1 semana)
Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science?
¿Big Data?
Evolución histórica de la Inteligencia Artificial
Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación
Módulo 2: Herramientas básicas (5 semanas)
Programación en Python
Linux Shell essentials
Ecosistema Data Science en Python: Skit Learn, Pandas, Numpy,
Matplotlib…
Pre-procesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización,
estandarización…)
Módulo 3: Algoritmos de Machine Learning y su implementación (9 semanas)
¿Qué es un modelo de machine learning?
¿Qué es el entrenamiento? ¿Cómo valido que mis modelos generalizan
correctamente?
Regresión Lineal.
Regresión Logística.
Algoritmos de agrupamiento (K-Means, Clustering espectral, Clustering jerárquico…).
Support Vector Machines (SVM).
Árboles de Decisión y Random Forests.
K Nearest Neighbors (KNN).
Redes Bayesianas.
Modelos Ocultos de Markov.
Algoritmos de reducción de la dimensionalidad (PCA, t-SNE…)
Multi Layer Perceptron
Algoritmos de selección de modelos y búsqueda inteligente de hiper parámetros (grid
search, random search, cross validation…)
Modelos Ensemble y Sistemas multi-agente
Duración:
150 horas
...- Empresas de logística y transporte.
- Empresas de sector seguros.
En las compañías de cualquier sector en el que haya datos disponibles, contratar este tipo de perfiles especializados aporta un alto valor al negocio y al crecimiento de las mismas.
Actualmente en España casi todos los sectores demandan profesionales cualificados en Inteligencia Artificial a un nivel muy superior al número existente de profesionales cualificados.
Por qué elegir Grupo Atrium:
• Centro homologado por la Comunidad de Madrid
• Garantías de calidad. Sello ISO 9001
• Prácticas en las mejores empresas del sector *
• Acceso a Bolsa de Empleo
• Profesorado Profesional certificado
Temario:
Módulo 1: Nociones teóricas iniciales (1 semana)
Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science?
¿Big Data?
Evolución histórica de la Inteligencia Artificial
Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación
Módulo 2: Herramientas básicas (5 semanas)
Programación en Python
Linux Shell essentials
Ecosistema Data Science en Python: Skit Learn, Pandas, Numpy,
Matplotlib…
Pre-procesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización,
estandarización…)
Módulo 3: Algoritmos de Machine Learning y su implementación (9 semanas)
¿Qué es un modelo de machine learning?
¿Qué es el entrenamiento? ¿Cómo valido que mis modelos generalizan
correctamente?
Regresión Lineal.
Regresión Logística.
Algoritmos de agrupamiento (K-Means, Clustering espectral, Clustering jerárquico…).
Support Vector Machines (SVM).
Árboles de Decisión y Random Forests.
K Nearest Neighbors (KNN).
Redes Bayesianas.
Modelos Ocultos de Markov.
Algoritmos de reducción de la dimensionalidad (PCA, t-SNE…)
Multi Layer Perceptron
Algoritmos de selección de modelos y búsqueda inteligente de hiper parámetros (grid
search, random search, cross validation…)
Modelos Ensemble y Sistemas multi-agente
Duración:
150 horas
Sede principal del centro
Madrid: Cartagena, 58 bajo C - 28028 - Madrid- Madrid: Cartagena, 58 bajo C - 28028 - Madrid
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