Curso de Machine Learning. Inteligencia Artificial

Frente al uso de datos agregados, el Machine Learning utiliza datos individuales con características definitorias de cada una de las instancias. De esta forma se pueden usar miles de variables para detectar los patrones.

En lugar de basarse en una analítica descriptiva, el Machine Learning ofrece una analítica predictiva. Es decir, no solo hace una valoración de lo que ha pasado y extrapola tendencias generales, sino que hace predicciones individualizadas en el que los detalles y matices definen los comportamientos del futuro.

Los paneles de visualizaciones o dashboards se sustituyen por aplicaciones predictivas. Estamos hablando de uno de los mayores potenciales del Machine Learning: los algoritmos predictivos aprenden automáticamente de los datos y sus modelos se pueden integrar en aplicaciones para dotarlas de capacidades predictivas. Los modelos se reentrenan periódicamente para que aprendan automáticamente de nuevos datos.

Para qué te prepara este curso

Con este curso práctico estarás preparado para ejercer una profesión como científico de datos, profesional con conocimientos empresariales, estadísticos y de programación, aportando soluciones diferentes a las que trabaja a través de los lenguajes de programación. También podrás evolucionar a programador de Python con unos fundamentos sólidos de estadística y de algoritmos predictivos.

Salidas laborales

Los datos de la empleabilidad de Machine Learning son muy favorables. Ya en 2015 el pronóstico para ese año de la consultora Gartner era que se crearían 4.4 millones de empleos entorno al Big Data.

En 2020, un estudio realizado por Universia informa de que la profesión de experto en minería de datos y Big Data, es la tercera profesión con más empleabilidad, con un porcentaje de 89%. Es por eso, que la formación en Big data y IA es una de las mejores opciones para aquello profesionales que desean ampliar sus conocimientos y su perfil en busca del trabajo de sus sueños.

Las principales facultades de estadística NO dan en sus estudios de grado una formación exhaustiva de machine learning necesaria para optar a puestos de trabajo como data-scientist.

Nuestra oferta es un compromiso de preparación con los conocimientos necesarios para optar a puestos de trabajo en sólo 3-5 meses a través de una formación intensiva por un coste mucho menor que el de una universidad privada y en menos tiempo que los máster oficiales de las universidades públicas.

Objetivo del curso

El aprendizaje automático o Machine Learning tiene por objetivo desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a partir de una información suministrada en forma de ejemplo (entrenamiento).

Temario:

Formación Técnica

Entorno de Python y herramientas.
Herramientas de computación de datos.
Bases de datos y automatización.

Formación Específica

Estadística
Fundamentos de machine learning
Importación y limpieza de datos
Primeros algoritmos y series temporales univariante
Técnicas de reducción de variables
Clustering
Reglas de asociación
Fundamentos de aprendizaje supervisado y preprocesamiento
Técnicas de exploración de datos
Árboles de decisión
Naive Bayes y KNN
Máquinas de soporte vectorial
Algoritmos ensamblados: Bagging, Boosting y Ramdom Forest
Regresión
Deep Learning
Análisis discriminante y Procesamientos de lenguaje natural
Algoritmos complementarios
Proyecto & certificación

Duración:

200 Horas / 3-5 meses