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ONLINE
200 H
100 H
8 ECTS
Entidad
Presentación
Descripción
En la era de la información, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta estratégica fundamental para las organizaciones. El crecimiento exponencial en la cantidad de datos generados ha creado una necesidad imperante de extraer conocimientos valiosos de estos vastos conjuntos de información. En este contexto, el aprendizaje automático, también conocido como machine learning, ha surgido como un enfoque poderoso y eficiente para el descubrimiento de patrones, la toma de decisiones y la generación de predicciones precisas.Gracias a este Curso de Machine Learning podrás adquirir una comprensión profunda de los procesos y técnicas claves necesarios para llevar a cabo análisis sofisticados de datos. Además , contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
Objetivos
- Comprender los conceptos básicos de la minería de datos y el aprendizaje automático.
- Asimilar el proceso KDD y las técnicas de data mining.
- Explorar las aplicaciones y el impacto del aprendizaje automático en diversas áreas.
- Diferenciar entre los diferentes algoritmos y enfoques de aprendizaje automático.
- Desarrollar habilidades en clustering y sistemas de recomendación.
- Dominar el uso de redes neuronales y deep learning para tareas de análisis de datos.
- Aplicar estrategias de aprendizaje y entrenamiento de redes neuronales profundas.
Para qué te prepara
Este Curso de Machine Learning te prepara para utilizar técnicas avanzadas de machine learning en la extracción de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos. Aprenderás a aplicar algoritmos de aprendizaje automático para clasificación, clustering y sistemas de recomendación. Además, adquirirás habilidades en redes neuronales y deep learning, lo que te permitirá abordar tareas más complejas de análisis y predicción.
A quién va dirigido
Este Curso de Machine Learning está diseñado para profesionales y estudiantes interesados en adquirir habilidades en el campo del aprendizaje automático. También es adecuado para aquellos que desean ampliar sus conocimientos en minería de datos y explorar el potencial del análisis de datos en diferentes contextos. No se requieren conocimientos previos de programación.
temario
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
- Introducción
- Algoritmos
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
- Clasificadores
- Algoritmos
- Componentes
- Aprendizaje
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
metodología
Formación Online
Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Materiales Didácticos
En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.
Material Adicional
El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.
Campus Virtual
Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.
La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.
A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.
El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.
La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.
Requisitos de acceso
Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.
Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:
- Estar trabajando para una empresa privada
- Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
- Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
- Que la empresa autorice la formación
- Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación de Curso en Machine Learning con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Opiniones de los alumnos
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