Máster de machine learning con software
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Muy buen máster, con un muy buen balance entre teoría y práctica. Cada módulo tiene unos ejercicios al final con carácter práctico que te hace poner en marcha inmediatamente lo aprendido.
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El Máster permite especializarte en un campo muy demandado actualmente como lo es el Machine Learning. Así también, te ofrece un complemento a tus estudios para diferenciarte en el mercado laboral y reorientar tu carrera.
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El máster me ha ayudado a adquirir los conocimientos necesarios tanto en modelos de Machine Learning cómo en el lenguaje de programación R software, además de fortalecer mis conocimientos previos en estadística.
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Master
Online
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
¡Enfoca tu carrera profesional hacia la inteligencia artificial!
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Horas lectivas
1650h
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Duración
10 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutor personal
Sí
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Clases virtuales
Sí
¿Quieres profundizar tus conocimientos en el aprendizaje de máquinas? Emagister te presenta el Máster de machine learning con software, impartido por Máxima Formación mediante una metodología de estudio online para que puedas estudiar desde cualquier sitio planificando los horarios de estudio como más te convienen.
Esta formación te capacita para que puedas aplicar las técnicas de machine learning en tus proyectos para agilizar procesos y tomar decisiones inteligentes basadas en la experiencia de los datos. Trabajar con datos en tiempo real, crea tus propios modelos de análisis y algoritmos con aprendizaje supervisado, no supervisado y aprendizaje profundo. Adquieres competencias relevantes y realmente disruptivas en el sector de la ciencia de datos.
Tiene una duración de nueve meses, en los cuales adquieres conocimientos profundos sobre la temática, además, cuentas con el apoyo de un tutor personal para a lo largo de todo el proceso de aprendizaje.
No dejes pasar esta oportunidad de avanzar en el campo de la inteligencia artificial. Presiona el botón “Pide información” que Emagister pone a tu disposición, deja tus datos de contacto y lo más pronto posible un asesor va a estar contactándote para darte más detalles y guiarte en tu matriculación para que lo hagas de manera rápida y segura.
Información importante
Bonificable:
Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Con este Máster adquirirás un conocimiento práctico profundo del Machine Learning con R Software, y estarás capacitado para:
Progresar en tu operativa con los datos. Diseñar proyectos ágiles de Machine Learning, eficaces e impactantes. Obtener información y respuestas de forma rápida y automatizada. Aplicar soluciones que evolucionan por sí mismas. Tomar decisiones inteligentes, confiables e informadas basadas en la experiencia de los datos.
Profesionales del análisis de datos interesados en adquirir conocimientos avanzados sobre Machine Learning con aplicación directa a su realidad profesional.
Un máster orientado a graduados, licenciados, PhD, doctorados universitarios, docentes e investigadores.
Para realizar la reserva de matrícula y obtener el título:
Alumnos españoles: título universitario. Alumnos Unión Europea: título universitario. Alumnos extranjeros pertenecientes al convenio de la Haya: Título universitario apostillado. Alumnos extranjeros no pertenecientes al convenio de la Haya: título universitario debidamente compulsado por organismo oficial competente o por notario. En caso en que el título no esté en castellano deberá ir acompañado de una traducción jurada. Alumnos de habla no hispana: deberán acreditar su nivel de español por medio de un certificado oficial.
Título propio expedido y otorgado por la Universidad Nebrija de Madrid. Área: Ciencia de Datos. Créditos: 66 ECTS. Duración: 10 meses. Título propio Universidad Nebrija.
Es un programa de especialización útil, relevante y práctico, impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learnbydoing (aprender haciendo).
En las siguientes 48h un asesor académico contactará contigo para darte más detalles sobre la convocatoria académica en curso.
Es 100% on-line y learn by doing.
Marca tu propio ritmo de aprendizaje.
Tutorización sin límites y personalizada.
Enfoque Learn by doing.
Evaluación continua, fechas flexibles.
Contenidos relevantes y de calidad.
Recursos complementarios: audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.
Desde el inicio del Máster tendrás acceso permanente al Campus Virtual y a todos los contenidos desde cualquier dispositivo móvil, un sistema LMS online que facilita el seguimiento y la ejecución de tus tareas formativas en entornos de movilidad.
Lecciones en vídeo descargables.
Lecciones en formato presentación (ppt/pdf).
Recursos descargables: hojas de trucos, guías rápidas, plantillas de código, mapas conceptuales y esquemas.
Estudio de casos reales con los códigos de programación disponibles.
Tareas prácticas para resolver.
Tares opcionales para adquirir habilidades más avanzadas.
Recursos complementarios: bibliografía para profundizar en los aspectos que más te interesen.
Foros de debate comunitarios con respuestas de tus tutores.
Wiki comunitaria para compartir recursos recomendados.
El Máster en Machine Learning con R Software está acreditado con el Título Propio de la Universidad Nebrija de Madrid.
Gastos adicionales:
Tasas por la expedición del título universitario: 60 €
Legalización y apostillado: 50 €
Envío del título fuera de España: 40 €
On-line a través de la página web: https://www.maximaformacion.es/masters/master-de-machine-learning-con-r/
Los alumnos tienen la posibilidad de abonar el importe de la matrícula eligiendo entre:
* Tarjeta bancaria.
* Transferencia.
Opiniones
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Muy buen máster, con un muy buen balance entre teoría y práctica. Cada módulo tiene unos ejercicios al final con carácter práctico que te hace poner en marcha inmediatamente lo aprendido.
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Valoración del curso
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Este centro lleva 14 años en Emagister.
Materias
- Desafío que aborda el Machine
- Machine learning
- Estadística multivariante
- Estadística descriptiva
- Regresión y correlación
- Árboles de decisión
- Agrupación jerárquica y no jerárquica
- Graficos avanzados
- Redes neuronales
- Desarrollo del software
- Análisis de datos
- Técnicas de estudio
Profesores
Nacho García
Profesor del área Data Science con R
Docente experto en Machine Learning con R. Analista de Riesgos con más de 10 años de experiencia en la creación de modelos de riesgo, marketing y mejora de procesos, aplicando métodos de Machine Learning.
Rosana Ferrero
Profesora del área Data Science con R
* Docente experta en Estadística aplicada para la Ciencia de Datos. * Doctora en Bioestadística. * Programadora en R Software. * Responsable del área de formación Data Science de Máxima Formación. * Investigadora científica en CAPES-PUC, IAS-CSIC, LINCGlobal.
Temario
MÓDULO I
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- ¿Cuál es el desafío que aborda el Machine Learning?
- ¿Qué es y qué no es el Machine Learning?
- Proceso de trabajo en Machine Learning.
- ¿Cómo trabaja el Machine Learning? Aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo.
UNIDAD 2. PROGRAMACIÓN EN R E INVESTIGACIÓN REPRODUCTIBLE
- R y RStudio. Sintaxis básica y ayuda.
- Investigación reproducible con RMarkdown.
- Estructura de datos. Vectores, matrices, listas, y data frames.
UNIDAD 3. OBTENCIÓN, PREPROCESADO Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Importar y exportar bases de datos.
- Introducción al mundo tidyverse.
- Manipular datos con dplyr.
- Transformar datos con tidyr.
MÓDULO II.
UNIDAD 4. CORRELACIÓN, REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA
- Correlación simple y parcial.
- Regresión lineal simple.
- Regresión lineal múltiple.
- Regresión logística.
UNIDAD 5. ÁRBOLES DE DECISIÓN, MODELOS DE BAGGING Y RANDOM FOREST
- Crear árboles de decisión individuales.
- Modelos de ensemble con árboles de decisión.
- Modelos de Bagging y de Random Forest.
- Clasificación vs. Regresión.
UNIDAD 6. CLASIFICACIÓN POR K-VECINOS (kNN) Y MÁQUINA DE VECTORES DE SOPORTE (SVM)
- ¿Qué son y cómo funcionan? Ventajas y desventajas de cada uno.
- Presentación del algoritmo k-Nearest Neighbor (kNN).
- Distancia y similitud.
- Selección del factor k.
MÓDULO III.
UNIDAD 7. ANÁLISIS CLUSTER (JERÁRQUICO Y POR K-MEDIAS) Y ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES (PCA)
- ¿Qué son y cómo funcionan? ¿cómo interpretar los resultados?
- Agrupación jerárquica y no jerárquica (por k-medias).
- Medidas de distancia y métodos de agrupación.
- Visualiza e interpreta con el Dendrograma.
UNIDAD 8. ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES: MODELOS ARIMA Y SARIMA
- Análisis exploratorio de series temporales.
- Identificar datos atípicos (outliers) y faltantes (missing).
- Identificar puntos de cambio en las series.
- Clúster jerárquico con series temporales.
UNIDAD 9. ORDENACIÓN Y REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN
- Conceptos básicos de aprendizaje profundo y redes neuronales.
- Optimización y validación de la red neuronal.
- Construcción de redes neuronales simples.
- Predicción.
Información adicional
Somos formadores en el área Data Science del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).
Pago íntegro anticipado: 10% de descuento sobre el total de la matrícula.
¿Necesitas un coach de formación?
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Máster de machine learning con software