25 HORAS
206,25 € + 21% IVA · Formación 100% bonificable
¿Quieres conocer en qué consiste el Machine Learning o Aprendizaje Automático y cómo poder aplicarlo rápidamente?
En este curso aprenderás los conocimientos que llevan a las empresas a aportar un gran valor tanto interno como para sus clientes gracias a las predicciones basadas en aprendizaje automático.
Veremos paso a paso en qué consiste el Machine Learning, cuáles son sus diferentes vertientes y sobre todo qué tipologías de problemas podemos resolver y cómo realizarlo fácilmente con Python.
No es necesario conocer previamente Python puesto que habrá una unidad introductoria para enseñar lo esencial del análisis de datos con este lenguaje y toda su instalación. Aunque no tengas estos conocimientos previos, en este curso compacto podrás aprender cómo aplicar Machine Learning con Python de manera inmediata.
El objetivo del curso no es solo aprender todo lo relacionado con el Aprendizaje Automático, sino que en cada bloque se revisarán casos prácticos reales y tendrás a tu disposición el código utilizado para que lo puedas adaptar fácilmente a tu caso de uso concreto.
En los próximos años habrá una fuerte demanda de perfiles especializados en Machine Learning que sepan cómo sacar el máximo provecho de la información para conseguir la ventaja competitiva que ofrece utilizar este tipo de técnicas.
Si quieres aprender una habilidad muy importante y en un corto espacio de tiempo que podrás poner en práctica de inmediato, sin duda este es tu curso.
Dirigido a
Personas que se quieran convertir en científicos de datos aprendiendo en qué consiste el Machine Learning para poder sacar el máximo provecho de la información. Data Scientists que quieran aprender cuáles son los diferentes tipos de Machine Learning así como sus algoritmos y cómo aplicarlos fácilmente con Python. Analistas de datos que manejan datos en su día a día y quieren obtener un plus explorando la información con el aprendizaje automático. Perfiles junior que quieran especializarse en una rama con un increíble potencial para el futuro muy valorada en el mercado. Profesionales de negocios que quieran dar un valor añadido en su compañía o negocio personal.
¿Qué competencias vas a adquirir?
Dominar el Machine Learning y qué modelo y algoritmo utilizar para cada reto. Conocer en qué consiste el Machine Learning y en qué se diferencia de la Inteligencia Artificial y Deep Learning. Manejar Python para el análisis de datos con las principales librerías (numpy, pandas, scikit-learn…) Conocer cuáles son los diferentes tipos de machine learning siendo capaz de resolver problemas de clasificación, regresión, clustering y reglas de asociación. Conocer los algoritmos de machine learning en cada tipología, valorar cuál es el más adecuado y optimizarlo. Predecir el futuro gracias a los modelos de machine learning para conseguir la ventaja competitiva. Dar un enorme valor añadido tanto en su compañía como negocio personal. Añadir una habilidad de sumo interés para nuestra carrera profesional.
Requisitos
No son necesarios, únicamente ganas de aprender una materia con enorme potencial.
Introducción al Machine Learning
- ¿Qué es el Machine Learning y la Ciencia de Datos?
- Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
- Tipos de Machine Learning
- Resumen
Introducción a Python
- Instalación Python + Jupyter
- Conceptos básicos de Python
- Introducción a las librerías: Numpy
- Introducción a las librerías: Pandas
- Introducción a las librerías: Matplotlib
- Librería Machine Learning Scikit-Learn
- Resumen
Machine Learning - Clasificación
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLASIFICACIÓN?
- Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, Naive Bayes, Logistic Regression. KNN)
- Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico Clasificación
- Resumen
Machine Learning - Regresión
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGRESIÓN?
- Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal
- Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico REGRESIÓN
- Resumen
Machine Learning - Clustering
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLUSTERING?
- Algoritmo Machine Learning K-Means
- Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico CLUSTERING
- Resumen
Machine Learning - Reglas de Asociación
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN?
- Algoritmo Reglas de Asociación – «Apriori»
- Explicación paso a paso – Caso Práctico Reglas de Asociación
- Resumen
PRESENTACION
En este curso aprenderás los conocimientos que llevan a las empresas a aportar un gran valor tanto interno como para sus clientes gracias a las predicciones basadas en aprendizaje automático.
Veremos paso a paso en qué consiste el Machine Learning, cuáles son sus diferentes vertientes y sobre todo qué tipologías de problemas podemos resolver y cómo realizarlo fácilmente con Python.
No es necesario conocer previamente Python puesto que habrá una unidad introductoria para enseñar lo esencial del análisis de datos con este lenguaje y toda su instalación. Aunque no tengas estos conocimientos previos, en este curso compacto podrás aprender cómo aplicar Machine Learning con Python de manera inmediata.
El objetivo del curso no es solo aprender todo lo relacionado con el Aprendizaje Automático, sino que en cada bloque se revisarán casos prácticos reales y tendrás a tu disposición el código utilizado para que lo puedas adaptar fácilmente a tu caso de uso concreto.
En los próximos años habrá una fuerte demanda de perfiles especializados en Machine Learning que sepan cómo sacar el máximo provecho de la información para conseguir la ventaja competitiva que ofrece utilizar este tipo de técnicas.
Si quieres aprender una habilidad muy importante y en un corto espacio de tiempo que podrás poner en práctica de inmediato, sin duda este es tu curso.
Dirigido a
Personas que se quieran convertir en científicos de datos aprendiendo en qué consiste el Machine Learning para poder sacar el máximo provecho de la información. Data Scientists que quieran aprender cuáles son los diferentes tipos de Machine Learning así como sus algoritmos y cómo aplicarlos fácilmente con Python. Analistas de datos que manejan datos en su día a día y quieren obtener un plus explorando la información con el aprendizaje automático. Perfiles junior que quieran especializarse en una rama con un increíble potencial para el futuro muy valorada en el mercado. Profesionales de negocios que quieran dar un valor añadido en su compañía o negocio personal.
¿Qué competencias vas a adquirir?
Dominar el Machine Learning y qué modelo y algoritmo utilizar para cada reto. Conocer en qué consiste el Machine Learning y en qué se diferencia de la Inteligencia Artificial y Deep Learning. Manejar Python para el análisis de datos con las principales librerías (numpy, pandas, scikit-learn…) Conocer cuáles son los diferentes tipos de machine learning siendo capaz de resolver problemas de clasificación, regresión, clustering y reglas de asociación. Conocer los algoritmos de machine learning en cada tipología, valorar cuál es el más adecuado y optimizarlo. Predecir el futuro gracias a los modelos de machine learning para conseguir la ventaja competitiva. Dar un enorme valor añadido tanto en su compañía como negocio personal. Añadir una habilidad de sumo interés para nuestra carrera profesional.
Requisitos
No son necesarios, únicamente ganas de aprender una materia con enorme potencial.
CONTENIDO
Introducción al Machine Learning
- ¿Qué es el Machine Learning y la Ciencia de Datos?
- Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
- Tipos de Machine Learning
- Resumen
Introducción a Python
- Instalación Python + Jupyter
- Conceptos básicos de Python
- Introducción a las librerías: Numpy
- Introducción a las librerías: Pandas
- Introducción a las librerías: Matplotlib
- Librería Machine Learning Scikit-Learn
- Resumen
Machine Learning - Clasificación
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLASIFICACIÓN?
- Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, Naive Bayes, Logistic Regression. KNN)
- Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico Clasificación
- Resumen
Machine Learning - Regresión
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGRESIÓN?
- Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal
- Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico REGRESIÓN
- Resumen
Machine Learning - Clustering
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLUSTERING?
- Algoritmo Machine Learning K-Means
- Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico CLUSTERING
- Resumen
Machine Learning - Reglas de Asociación
- ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN?
- Algoritmo Reglas de Asociación – «Apriori»
- Explicación paso a paso – Caso Práctico Reglas de Asociación
- Resumen
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