Machine Learning con Python. Descubre el Potencial de la Inteligencia Artificial

ONP20_0077

25 horas

Online

188,00 €

Fechas y horario libre

Objetivos

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...)



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
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.

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.

Observaciones:

100% bonificados por FUNDAE

Preinscripción
Descargar temario del curso
Competencias DigComp

Temario

Introducción al Machine Learning
-Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
-Tipos de Machine Learning
Introducción a Python
-Importar librerías y fuentes de datos
-Conceptos básicos de Python
-Variables en Python
-Creación de listas y extracción de datos
-Diccionarios
-Bucles
Machine Learning - Clasificación
-Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, --Naive Bayes, Logistic Regression. KNN)
-Decision Tree
-Support Vector Machine (SVM)
-Naive Bayes
-Logistic Regression
-KNN (K-Nearest Neighbors)
Machine Learning - Regresión
-Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal
-¿Cuáles son las fases de un proyecto de Machine Learning Regresión?
Machine Learning - Clustering
- Aplicaciones del Clustering
-¿Cuáles son las fases de un proyecto de Machine Learning Clustering?
Machine Learning - Reglas de Asociación
-¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN?
-¿Qué métricas existen en modelo de Reglas de Asociación?
-Algoritmo Reglas de Asociación - "Apriori"