Curso de Machine Learning en Python
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El servicio que entregan es un 10, he cursado más de una vez en Seas y me he sentido muy bien acompañado en todo momento.
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Realmente muy complacida con lo que he aprendido, me ha gustado el proceso y como he aprendido de manera fácil.
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Curso
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Inicio
Fechas a elegir
Si quieres dedicarte al sector de programación empresarial, puedes comenzar con este Curso de Machine Learning en Python, impierto por SEAS - Estudios Superiores Abiertos, el cual te ofrece realizarlo en una modalidad de estudio online, donde dispones de un horario muy flexible y cuentas con un tutor personal que te ayuda y apoya a lo largo de todo el trayecto educativo.
Entender las técnicas de programación para analizar datos puede ayudar a las empresas a generar más ingresos, por lo tanto esta posición se hace indispensable en toda empresa tecnológica. Es así que en este curso te ofrece todo el conocimiento para comenzar tu carrera como Data Scientist. Aprendes sobre las librerías de Python del sector de la ciencia de datos como son Numpy, Pandas, MatPlotLib o Scikit-learn, creas tu propio modelo de machine-learning, y conoces los conceptos de regresión lineal, regresión lógistica, arboles de decisión, bosque de decisión, SVM y muchos algoritmos más.
Si estás interesado en capacitarte en este sector, no dudes en comunicarte con uno de nuestros asesores de Emagister, solo debes presionar en el botón de “Pide información”, completa las casillas con tus datos de contacto y pronto se comunicarán contigo para brindarte todos los detalles.
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Educación primaria, Graduado escolar / ESO o en último curso, Bachillerato o en último curso, CFGM, FP1 o en último curso, CFGS, FP2 o en último curso, Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Conocer la importancia de los datos y los métodos para obtenerlos. Conocer las bases estadísticas de caracterización de los conjuntos de datos. Aprender a realizar representaciones gráficas de los datos y de sus características estadísticas. Conocer el procesado de los datos para su aplicación en aprendizaje automático. Conocer los modelos, el aprendizaje y la forma de realizar el aprendizaje. Conocer los modelos y métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
A todos aquellos que deseen adquirir, mejorar o actualizar sus conocimientos en el área.
- Ser mayor de 18 años.
En este caso se expide el título de “Curso Técnico” en el que se indica la duración del estudio en horas (No otorga ECTS).
Una vez superado con éxito el Curso de Machine Learning con Python recibirás el Título Propio expedido por la Universidad San Jorge.
Opiniones
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El servicio que entregan es un 10, he cursado más de una vez en Seas y me he sentido muy bien acompañado en todo momento.
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Realmente muy complacida con lo que he aprendido, me ha gustado el proceso y como he aprendido de manera fácil.
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Jose Vte
Yolanda Gil
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 20 años en Emagister.
Materias
- Redes neuronales
- Machine learning
- Análisis de datos
- Estadística descriptiva
- Machine Learning en Python
- Curso de Machine Learning
Temario
MÓDULO I. Introducción.
· Conceptos básicos de machine learning.
· Jupyter Notebook como nuestro entorno de machine learning.
· Curso rápido de Python.
MÓDULO II. Análisis de datos
· Cargar un conjunto de datos.
· Estadística descriptiva.
· Visualización de datos.
· Taller: Trabajo de aplicación de diferentes técnicas analíticas de datos en un conjunto de datos seleccionado por el usuario e interpretar la salida obtenida.
· Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.
MODULO III. Preprocesamiento de datos
· Análisis exploratorio de datos.
· Preprocesamiento de datos.
· Métodos de remuestreo para estimar la precisión del modelo.
· Taller: Trabajo de aplicación de diferentes técnicas de análisis y procesamiento de datos de datos en un conjunto de datos seleccionado por el usuario e interpretar la salida obtenida.
· Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.
MÓDULO IV. Fase de tratamiento de datos
· Evaluación de las métricas.
· Feature Selection.
· Feature Importance.
· Reducción de dimensiones en un dataset.
· Taller: Aplicación de diferentes técnicas de tratamiento de datos en un conjunto de datos y verificación de su impacto en las métricas algorítmicas.
· Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.
MÓDULO V. Fase de modelado
· Algoritmos de Machine Learning.
· Rendimiento de los algoritmos.
· Algoritmos Ensamblados
· Algoritmo «Super Lerner»
· Taller: Aplicación de diferentes algoritmos de machine learning en un conjunto de datos e interpretar la salida obtenida, así mismo, verificar el algoritmo que tenga mejor comportamiento.
· Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.
MÓDULO VI. Fase de optimización y forecasting
· Pipelines.
· Procesamiento de datos avanzado.
· Configuración de hiperparámetros.
· Guardado e integración del modelo.
· Taller: Una vez seleccionados los algoritmos candidatos a modelo realizar una optimización de estos a través de la configuración de sus hiperparámetros.
· Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.
MÓDULO VII. Proyectos de machine learning
· Trabajar un proyecto de clasificación multiclase
· Trabajar un proyecto de regresión.
· Trabajar un proyecto de clasificación binaria.
· Proyecto: Realizar un proyecto completo analizando todas las fases estudiadas en los diferentes módulos.
MÓDULO VIII. Aprendizaje No Supervisado
· Aprendizaje No supervisado.
· Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado.
· Determinar el número óptimo de clústers.
· Proyecto de Aprendizaje No Supervisado.
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