Machine learning aplicado usando Python
Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.
Financiación y modalidades
Ocupados 2024-2027, 2ª Fase
ESTATAL_2024_27_F2
Dirigido a profesionales de
SERVICIOS A LAS EMPRESAS
Convenios:
- Empresas de consultoría y estudios de mercado y de la opinión pública
ECONOMÍA E INDUSTRIA DIGITAL
Convenios:
- Economía e Industria Digital
Opciones de impartición
Modalidad: Presencial o Teleformación
Puede impartirse en formato presencial o a distancia
Duración
150h
Coste/hora
8.81€
Ingreso por alumno: 1322€
Duración
150h
Coste/hora
5.56€
Ingreso por alumno: 834€
Contenido del programa
- Introducción al curso(2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Introducción al Python
- Librerías de Python para Machine Learning
- Introducción al Machine Learning
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Aprendizaje supervisado(2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Definición y aplicaciones
- Medidas de rendimiento
- Modelos lineales
- Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales
- Combinación de modelos. Random Forest
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Aprendizaje no supervisado(2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Definición y aplicaciones
- Medidas de rendimiento
- Clustering. Tipos
- Biclustering
- Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
- Análisis de la cesta
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
Actividades del módulo
- Aplicaciones prácticas
- Glosario
- Bibliografía
- Legislación de referencia
- Actividades prácticas
- Examen