Machine Learning
Programación de algoritmos en R y Python
Aprende las diferentes técnicas y algoritmos de Machine Learning existentes
Curso Machine Learning Python
Tiempo de estudio: 40 horas
Duración 6 semanas
Tutelados: Seguimiento continuo
Ejercicios Prácticos
100% Bonificable Fundae
Plazas Limitadas
Próxima convocatoria:
Descatalogado
300,00€
IVA no incluido
Resumen del curso
El profesor
Temario y objetivos
Opiniones
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resumen
Curso Machine Learning Python, programación de algoritmos en R y Python
Machine learning es la ciencia que permite que las máquinas aprendan a través de los datos. En la última década, su crecimiento e implentaciones prácticas han crecido exponencialmente, utilizándose en reconocimiento facial, conducción automática, diagnósticos médicos, trading, etc..
Técnicas y algoritmos
En este curso aprenderás las diferentes técnicas y algoritmos de machine learning existentes, de forma teórica y práctica.
Curso Machine Learning Python
profesor
Rafael Zambrano López
Ingeniero de Telecomunicaciones (Universidad Politécnica de Madrid) con Máster en Ingeniería Eléctrica (Universidad Federal de Río de Janeiro). Su campo de especialidad es el tratamiento de señales y análisis de datos. Durante su etapa en Brasil trabajó en la empresa Petrobras, participando además en diversos proyectos de investigación en la Universidad. Entre 2016 y 2017 trabajó como científico de datos en Cubenube, donde lideró el equipo de análisis de datos. Posteriormente, fue contratado en Evo Banco como especialista en modelos analíticos con aplicación al sector financiero. Actualmente desarrolla labores de científico de datos en La Liga de Fútbol Profesional e imparte clases en diversos cursos de Big Data y Análisis de Datos (Escuela de Organización Industrial, Innovation & Entrepreneurship Business School, Universidad de Córdoba, Openwebinars)
Otros cursos de Rafael Zambrano López:
- Machine Learning, programación de algoritmos en R y Python
- Procesos ETL y Extracción de Datos Web con Python
temario
Módulo 0 - Nociones matemáticas básicas
- Introducción
- Álgebra lineal
- Cálculo
- Estadística descriptiva
- Estadística Inferencial
- Caso práctico
Módulo 1 - Tratamiento de datos en R
- Introducción
- Introducción a R
- Estructura de datos en R
- Manipulación de dataframes
- Limpieza y transformación de datos
- Relación entre variables
- Visualización
- Caso práctico
Módulo 2 - Conceptos de Machine Learning
- Introducción
- Conceptos generales de Machine Learning
- Técnicas de Machine Learning
- Entrenamiento y evaluación de modelos
- Conceptos de overfitting y underfitting
- Métricas de desempeño de modelos
- Caso práctico
Módulo 3 - Aprendizaje supervisado
- Introducción
- Regresión Lineal
- Regresión Logística
- Redes Neuronales (partes I y II)
- Árboles de decisión
- Random Forest y Gradient Boosting
- Importancia de variables
- Caso práctico
Módulo 4 - Aprendizaje no supervisado
- Introducción
- Algoritmos de agrupación
Módulo 5 - Deep Learning
- Redes Neuronales Convolucionales (teoría)
- Redes Neuronales Convolucionales (práctica)
- Caso práctico
objetivos
Curso Machine Learning Python
- En este curso aprenderás a desarrollar diversos algoritmos y los fundamentos del machine learning, conociendo las diferencias y aplicabilidades de cada uno de ellos. Comenzando con las técnicas más básicas hasta los algoritmos más avanzados de deep learning.
- Aprenderás a programar diversos algoritmos con R y Python, los lenguajes más utilizados en el aprendizaje automático. En cada vídeo, se realizará una introducción y se presentará una base teórica, para posteriormente ponerlo en práctica con diversos conjuntos de datos.
- El objetivo es que domines la materia y puedas implementar aplicaciones prácticas completas en cualquier ámbito, pudiendo explicar el funcionamiento de cada algoritmo a cualquier persona, mejorando tu carrera profesional y abriéndote oportunidades laborales en el mundo de análisis de datos tan demandado hoy en día.
requisitos
No son necesarios conocimientos previos, aunque se recomienda tener nociones básicas de matemáticas y programación.
- Tener instalado R y RStudio
- Tener instalado Anaconda (o Miniconda), o bien utilizar “Google Colab”
opiniones
faq
Quiero bonificar el curso pero en mi empresa NO sabe cómo hacerlo
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¿Obtengo diploma de certificación?
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- Certificado de asistencia al curso: para obtener este certificado debes haber completado el 75% del curso.
- Certificado de aprovechamiento: Si has completado el curso y has realizado todas las pruebas prácticas del curso, y la media de tu calificación es igual o superior a 6.
- Todos los alumnos:
- Insignia de participación: si realizas el curso completo pero tu nota en los ejercicios del curso es inferior a un 6.
- Insignia de aprovechamiento: si realizas el curso completo y tu nota en los ejercicios del curso es igual o superior a 6.
¿Cómo de estrictos son los plazos?
Los cursos están pensados entre dos fechas, para tener disponible al profesor y resto de alumnos para resolver dudas. Si no lo terminas a tiempo, seguirás teniendo acceso a la plataforma con todo el material disponible. Sin embargo, no tendrás a los profesores a tu disposición, aunque sí a otros alumnos que puedan estar en tu misma situación.Los alumnos que bonifiquen el curso tendrán que completarlo en los plazos especificados, al menos con un 75% de las actividades del curso completadas, y unos tiempos de conexión a la plataforma acordes a los tiempos de dedicación del curso. De no ser así no se podrá aplicar bonificación sobre el curso.
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Cuando finalice el curso ¿seguiré teniendo acceso al curso?
Si, una vez finalice el curso podrás seguir accediendo a os materiales del mismo. Pero los profesores ya no atenderán el curso.
¿Y si no resido en España?
No supone ningún problema. Si estás contratado por una empresa española, y tienes contrato en España podrás bonificar el curso igualmente. Si no es tu caso podrás realizar el curso por tu cuenta.