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Máster en Machine Learning con Software

Máxima Formación
CUM LAUDE
5.0
17 opiniones
  • La calidad de los contenidos técnicos e itinerarios de aprendizaje de este máster es sobresaliente. Permite dominar el ciclo completo de vida de los datos, desde la limpieza y preparación hasta la puesta en producción de algoritmos avanzados de aprendizaje supervisado y no supervisado. El soporte constante de los mentores marca una diferencia sustancial durante el desarrollo de los módulos. Se nota una profunda experiencia profesional en el sector, lo que ayuda a resolver bloqueos técnicos de forma ágil y estructurada.
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  • El máster ofrece una inmersión completa y rigurosa en el ecosistema del aprendizaje automático mediante herramientas de código abierto. El temario aborda desde los fundamentos matemáticos y estadísticos hasta la implementación de modelos complejos de clasificación y predicción. Las dinámicas basadas en casos reales permiten afianzar la teoría a través de la práctica directa con paquetes de software especializado, lo que facilita enormemente la comprensión de algoritmos complejos. Definitivamente, es una propuesta académica de gran nivel que aporta una preparación técnica indispensable para abordar proyectos de análisis avanzado de datos con total solvencia.
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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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Master

Online

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  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Idiomas

    Castellano

  • Horas lectivas

    1650h

  • Duración

    10 Meses

  • Campus online

    Sí

  • Servicio de consultas

    Sí

  • Tutor personal

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

Título Propio 100% online + Tutorías ilimitadas

¿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. Podrás trabajar con datos en tiempo real, crear tus propios modelos de análisis y algoritmos con aprendizaje supervisado, no supervisado y aprendizaje profundo. Tiene una duración de diez 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 con el centro Máxima Formación.

Información importante

Documentos

  • Master en Machine Learning con R_Maxima Formacion.pdf

Bonificable: Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.

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.

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Opiniones

5.0
excelente
  • La calidad de los contenidos técnicos e itinerarios de aprendizaje de este máster es sobresaliente. Permite dominar el ciclo completo de vida de los datos, desde la limpieza y preparación hasta la puesta en producción de algoritmos avanzados de aprendizaje supervisado y no supervisado. El soporte constante de los mentores marca una diferencia sustancial durante el desarrollo de los módulos. Se nota una profunda experiencia profesional en el sector, lo que ayuda a resolver bloqueos técnicos de forma ágil y estructurada.
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  • El máster ofrece una inmersión completa y rigurosa en el ecosistema del aprendizaje automático mediante herramientas de código abierto. El temario aborda desde los fundamentos matemáticos y estadísticos hasta la implementación de modelos complejos de clasificación y predicción. Las dinámicas basadas en casos reales permiten afianzar la teoría a través de la práctica directa con paquetes de software especializado, lo que facilita enormemente la comprensión de algoritmos complejos. Definitivamente, es una propuesta académica de gran nivel que aporta una preparación técnica indispensable para abordar proyectos de análisis avanzado de datos con total solvencia.
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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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100%
4.9
excelente

Valoración del curso

Lo recomiendan

Valoración del Centro

Gonzalo B.

5.0
16/10/2026
Sobre el curso: La calidad de los contenidos técnicos e itinerarios de aprendizaje de este máster es sobresaliente. Permite dominar el ciclo completo de vida de los datos, desde la limpieza y preparación hasta la puesta en producción de algoritmos avanzados de aprendizaje supervisado y no supervisado. El soporte constante de los mentores marca una diferencia sustancial durante el desarrollo de los módulos. Se nota una profunda experiencia profesional en el sector, lo que ayuda a resolver bloqueos técnicos de forma ágil y estructurada.
¿Recomendarías este curso?: Sí

Beatriz G.

5.0
16/10/2026
Sobre el curso: El máster ofrece una inmersión completa y rigurosa en el ecosistema del aprendizaje automático mediante herramientas de código abierto. El temario aborda desde los fundamentos matemáticos y estadísticos hasta la implementación de modelos complejos de clasificación y predicción. Las dinámicas basadas en casos reales permiten afianzar la teoría a través de la práctica directa con paquetes de software especializado, lo que facilita enormemente la comprensión de algoritmos complejos. Definitivamente, es una propuesta académica de gran nivel que aporta una preparación técnica indispensable para abordar proyectos de análisis avanzado de datos con total solvencia.
¿Recomendarías este curso?: Sí

Carlos Amselem

5.0
05/08/2024
Sobre el curso: 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.
¿Recomendarías este curso?: Sí

Gustavo J. Biedermann

5.0
03/08/2024
Sobre el curso: 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.
¿Recomendarías este curso?: Sí

Leticia Martínez

5.0
01/08/2024
Sobre el curso: 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.
¿Recomendarías este curso?: Sí
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Este centro lleva demostrando su calidad en Emagister
15 años con Emagister

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 15 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

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

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.

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