Machine learning aplicado usando Python IFCD093PO
Curso subvencionado para trabajadores
Online
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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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Inicio
Fechas a elegir
Curso online gratuito de machine learning aplicado usando Python, subvencionado por el Servicio Público de Empleo Estatal, con el apoyo y financiación de la Unión Europea - Next Generation EU.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
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.
Tendrán prioridad de acceso aquellos que pertenezcan a los siguientes colectivos prioritarios:
Mujeres
Menores de 30 años
Mayores de 45 años
Personas con discapacidad
Personas demandantes de empleo de larga duración
Trabajadores/as de Pymes
Trabajadores/as con contrato a tiempo parcial o temporal
Trabajadores/as en ERTE o ERE
Trabajadores/as de empresas en procedimiento de regulación de empleo no afectados por ERTE o no incluidos en el ERE
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 13 años en Emagister.
Materias
- Redes neuronales
- Financiación
- Árboles
- Python
- Machine learning
Temario
1. INTRODUCCIÓN AL CURSO
1.1. Introducción al Python
1.2. Librería de Python para Machine Learning.
1.3 Machine Learning. Introducción.
2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
2.1. Definición y aplicaciones.
2.2 Medidas de rendimiento.
2.3 Modelos lineales
2.4 Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
2.5 Combinación de modelos. Random Forest.
3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
3.1. Definición y aplicaciones.
3.2 Medidas de rendimiento.
3.3 Clustering. Tipos
3.4 Biclustering
3.5 Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
3.6 Análisis de la cesta.
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Machine learning aplicado usando Python IFCD093PO
subvencionado por el Estado