Sin plazas

Curso Gratuito

(Formación 100% Subvencionada)

Machine learning aplicado usando python

150 HORAS | Online

Sector: Todos los sectores

Inicio: Próximamente

Entidad subvencionadora:SEPE

Código: IFCD093PO

Logo oficial

¿Cuáles son los objetivos del curso?

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.

¿Qué vas a aprender?

  1. INTRODUCCIÓN AL CURSO
    1. Introducción al Python.
    2. Librería de Python para Machine Learning.
    3. Machine Learning. Introducción.
  2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
    1. Definición y aplicaciones.
    2. Medidas de rendimiento.
    3. Modelos lineales.
    4. Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
    5. Combinación de modelos. Random Forest.
  3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
    1. Definición y aplicaciones.
    2. Medidas de rendimiento.
    3. Clustering. Tipos.
    4. Biclustering.
    5. Manifolds. Reducción de la dimensionalidad.
    6. Análisis de la cesta.

Requisitos generales

No se exigen requisitos académicos ni profesionales, aunque has de tener las habilidades de comunicación suficientes que permitan el aprendizaje.

¿A quién está dirigido?

Estos cursos gratuitos están dirigidos a personas de todos los sectores profesionales, sin importar su área de actividad.

Datos no disponibles.

¿Quién imparte esta formación?

– SMARTMIND S.L., CIF: B86588084

En cumplimiento del RGPD, te informamos de que tus datos personales podrán ser cedidos a la entidad de formación que disponga de plazas en este curso en función de los requisitos de cada programa formativo subvencionado, así como de tu situación laboral y provincia de residencia, con la finalidad de cumplir con los requisitos administrativos que pudiera exigir la administración competente. Esta cesión se realiza exclusivamente con dicha finalidad y con base en tu consentimiento.

Temario

¿Cuáles son los objetivos del curso?

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.

¿Qué vas a aprender?

  1. INTRODUCCIÓN AL CURSO
    1. Introducción al Python.
    2. Librería de Python para Machine Learning.
    3. Machine Learning. Introducción.
  2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
    1. Definición y aplicaciones.
    2. Medidas de rendimiento.
    3. Modelos lineales.
    4. Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
    5. Combinación de modelos. Random Forest.
  3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
    1. Definición y aplicaciones.
    2. Medidas de rendimiento.
    3. Clustering. Tipos.
    4. Biclustering.
    5. Manifolds. Reducción de la dimensionalidad.
    6. Análisis de la cesta.

Requisitos de acceso

Requisitos generales

No se exigen requisitos académicos ni profesionales, aunque has de tener las habilidades de comunicación suficientes que permitan el aprendizaje.

¿A quién está dirigido?

Estos cursos gratuitos están dirigidos a personas de todos los sectores profesionales, sin importar su área de actividad.

Fechas/Horarios/Centros

Datos no disponibles.

Entidades

¿Quién imparte esta formación?

– SMARTMIND S.L., CIF: B86588084

En cumplimiento del RGPD, te informamos de que tus datos personales podrán ser cedidos a la entidad de formación que disponga de plazas en este curso en función de los requisitos de cada programa formativo subvencionado, así como de tu situación laboral y provincia de residencia, con la finalidad de cumplir con los requisitos administrativos que pudiera exigir la administración competente. Esta cesión se realiza exclusivamente con dicha finalidad y con base en tu consentimiento.

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