Curso de Machine Learning aplicado usando Python
Curso subvencionado para trabajadores
A Distancia
subvencionado por el Estado
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
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Tipología
Subvencionado a trabajadores
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Nivel
Nivel avanzado
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Metodología
A distancia
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Horas lectivas
150h
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Duración
38 Días
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Inicio
Fechas a elegir
¿Te interesa crear soluciones inteligentes aplicando los algoritmos más potentes del sector? Con este curso aprenderás a desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje automático abarcando el ciclo completo de un proyecto de Inteligencia Artificial. Descubrirás cómo preparar los datos, elegir los algoritmos adecuados, entrenar los modelos matemáticos y medir su precisión antes de desplegarlos en un entorno real.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
- Dominar la instalación y gestión de librerías esenciales de la industria para el tratamiento de grandes volúmenes de datos.
- Construir algoritmos supervisados capaces de estimar tendencias numéricas o categorizar elementos basándose en históricos de datos.
- Desarrollar modelos no supervisados (Clustering) para descubrir patrones ocultos y agrupar poblaciones o perfiles de clientes de forma automatizada.
- Evaluar con precisión matemática el rendimiento de cada modelo para asegurar su fiabilidad antes de llevarlo a producción.
Prioritariamente para trabajadores del sector de la Informática. Existen plazas para desempleados y trabajadores de otros sectores. Consultar disponibilidad.
-No se exige ningún requisito para acceder a la formación, aunque se han de poseer las habilidades de comunicación lingüística suficientes que permitan cursar con aprovechamiento la formación.
-No se requiere experiencia laboral
-Se aconseja encarecidamente contar con conocimientos previos de programación (preferiblemente en Python) y nociones básicas de estadística.
Al finalizar el curso recibirás un diploma acreditativo, expedido por el SEPE.
Nuestro método de aprendizaje incluye: cursos online sin horario o con profesor en directo, que podrás hacer desde tu casa o tu empresa, tutor experto que te soluciona dudas y posibilidad de hacerlos desde cualquier dispositivo. Estos cursos se imparten bajo nuestro modelo formativo, probado durante 40 años, que permite a trabajadores y desempleados reciclarse en las competencias y conocimientos actualizados y necesarios en su sector, ofreciéndoles flexibilidad y facilidad a la hora de realizar los cursos.
Te solicitaremos más datos de tu perfil para asesorarte de la mejor manera y encontrar el curso que encaje con tus necesidades y requisitos.
Grupo Colón-IECM es un grupo de centros de formación con 40 años de experiencia impartiendo formación para el empleo a profesionales del sector de la informática.
En caso de ser trabajador/a: vida laboral y DNI actualizados. En el caso de estar en desempleo, demanda de empleo y DNI actualizados.
Para inscribirte en el curso, simplemente haz clic en el botón «Pide información» y te contactaremos para tramitar tu matrícula. Las plazas son limitadas, sujetas a los requisitos de la Administración pública.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 10 años en Emagister.
Materias
- Inteligencia artificial
- Algoritmos
- Python
- Machine learning
- Inteligencia artificial python
- Ciencia de datos
- Programación con Python
- Programación avanzada
- Regresión lineal
- Aprendizaje no Supervisado
- Árboles de decisión
- Aprendizaje Supervisado
- Aprendizaje supervisado python
- Machine learning python
- Algoritmos de aprendizaje
Profesores
Equipo Docente
Docencia
Javier Rubio Robledo
Profesor Titular
Temario
Módulo 1. Introducción al curso
1.1. Introducción al Python
1.2. Librerías de Python para Machine Learning
1.3. Machine Learning. Introducción
Módulo 2. Aprendizaje supervisado
2.1. Definición y aplicaciones
2.2. Medidas de rendimiento
2.3. Modelos lineales
2.4. Modelos supervisados de ML
2.5. Combinación de modelos (Ensembles)
Módulo 3. Aprendizaje no supervisado
3.1. Definición y aplicaciones
3.2. Modelos no supervisados de ML
Información adicional
Ocupaciones relacionadas:
- Científico de Datos / Data Scientist
- Ingeniero de Machine Learning / Machine Learning Engineer
- Analista de Datos Avanzado / Data Analyst
- Desarrollador de Python especializado en IA / Python Developer
- Consultor en Business Intelligence (BI) y Analítica
- Especialista en Automatización de Procesos con IA
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