MACHINE LEARNING Y ANALISIS PREDICTIVO PARA LA EMPRESA 4.0

Curso subvencionado para trabajadores

En Donostia-san Sebastian

Curso gratis
subvencionado por el Estado

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900 49 49 40

Llamada gratuita. Lunes a Viernes de 9h a 20h.

Descripción

  • Tipología

    Subvencionado a trabajadores

  • Nivel

    Nivel básico

  • Lugar

    Donostia-san sebastian

  • Horas lectivas

    30h

  • Duración

    1 Mes

  • Inicio

    Fechas a elegir

Con el curso MACHINE LEARNING Y ANALISIS PREDICTIVO PARA LA EMPRESA 4.0 tendrás la oportunidad de conocer esta nueva herramienta de análisis para mejorar la competitividad de tu empresa.

Instalaciones y fechas

Ubicación

Inicio

Donostia-san Sebastian (Guipúzcoa)
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C/ Juan Fermín Gilisagasti nº 2 1º Of. 114 - Edificio Pi@ - Zuatzu , 20018

Inicio

Fechas a elegirMatrícula abierta

A tener en cuenta

Aprender el funcionamiento del análisis predictivo que se ha convertido en una herramienta fundamental en la digitalización de la industria 4.0.

Para construir un sistema de análisis predictivo se utilizan técnicas de machine learning mediante las cuales es posible entrenar una serie de algoritmos capaces de aprender, generalizar comportamientos y predecir situaciones sobre los datos generados en las
empresas.

Trabajadores residentes en Gipuzkoa

Este curso está subvencionado 100% por Hobetuz-Lanbide

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Opiniones

Materias

  • Análisis de datos
  • Algoritmos
  • Informática
  • Empresas
  • Datos
  • Microsoft
  • Aprendizaje automático
  • Machine learning
  • Agrupamiento
  • Ingreso de datos

Profesores

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Temario

1- INTRODUCCION AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO - Concepto de aprendizaje automático (Machine learning) - Relación complementaria y articulada con la estadística - Ingreso de datos: Concepto, instancias y atributos - Resultado: La representación del conocimiento

2- ANALISIS PREDICTIVO UTILIZANDO APRENDIZAJE AUTOMÁTICO - Regresión - Clasificación - Agrupamiento

3- EXPERIMENTOS DE ANÁLISIS PREDICTIVO - Introducción a la herramienta informática: Microsoft Azure Machine learning - Modelo: Detección de riesgos de crédito mediante el análisis de anomalías

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