Master of Science in Machine Learning, M.Sc. / Master de Ciencias en Aprendizaje Automático, MCS
Master
Online
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Descripción
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Horas lectivas
1500h
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Duración
Flexible
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutor personal
Sí
Este Master of Science in Machine Learning, M.Sc es para los científicos de datos, para los empresarios y para los estadísticos, la herramienta más poderosa a su disposición, una herramienta que les permite lograr resultados predictivos de un nivel sin precedentes.
A tener en cuenta
El objetivo general de este Master of Science in Machine Learning, M.Sc., es ofrecer múltiples vías para satisfacer las necesidades de los estudiantes con múltiples antecedentes, tanto a profesionales en ciencia de datos como aquellos que ya trabajan en roles como analistas de datos senior, científicos de bioinformática, estadísticos o analistas de negocios.
Titulados universitarios en ciencias de la computación, matemáticas, estadística, economía o física.
Las acciones formativas están diseñadas para propiciar el fomento de las habilidades, conocimientos y experiencias relevantes para el desarrollo profesional dentro del ámbito de la temática del Master of Science in Machine Learning, M.Sc.
CIU Cambridge International University proporciona sus propios Certificados y Titulaciones en idioma inglés, por lo que una vez enviada la Hoja de Respuestas del Test de Evaluación, un proyecto final sobre un tema de libre elección de la programación de estudio con una extensión mínima de 40 páginas y aprobado el Máster Degree y redactada y entregada y/o defensa del trabajo fin de Máster (Proyecto final), y aprobado este por la Comisión Académica se extenderá el respectivo certificado de estudios y diploma de Master Profesional al alumno que acredita su realización y superación del mismo.
Por lo tanto, al finalizar la programación de estudios el alumno recibirá la Certificación que avala los conocimientos adquiridos a través de los estudios realizados: Master of Science in Machine Learning, M.Sc.
Todas las titulaciones son entregadas debidamente legalizadas, con su Diploma, Certificado de Estudios y Certificado Académico mediante la Apostilla de la Haya estampada en el Título (incluida en las tasas). Titulación Acreditada por la Comisión Internacional de Formación de UEC University Euroamerican Consortium y General Register of Professionals of the European Union. Una vez en posesión del Máster el egresado puede optar al Postgrado de Doctorado a través de CIU Cambridge International University.
La enseñanza de este Master Online es hoy por hoy una auténtica alternativa de formación para aquellas personas que, por distintos motivos, no pueden o no desean acceder a un programa de tipo presencial. Nuestra metodología, además, garantiza una atención individualizada al alumno.
Recibirá dossier informativo. Tener un Master aporta un plus a los licenciados de cara a incorporarse en el mercado laboral y a los profesionales que ya están trabajando les permite especializarse en esta área del conocimiento.
Opiniones
Materias
- Aprendizaje automático
- Machine learning
- Machine Learning para su negocio
- Técnicas de minería de datos
- Optimización de negocios
- Aprendizaje automático para marketing
- Aprendizaje automático para finanzas
- Day Trading con Machine Learning
- Algoritmos de aprendizaje automático
- Análisis de datos
- Minería de datos
- Machine Learning con Matlab
- Machine Learning con Python
Profesores
Dr. Arthur Clauter Kentier
Tutor
Doctorado en Ciencias de la Salud por la American Univertisy USA. Catedratico en la Facultad de Medicina en varias universidades americanas y latinoamericanas. Desarrolla actividad profesional como tutor en el área de las ciencias de la salud.
Temario
CICLO PRIMERO: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO I
MML101 Machine Learning
MML102 Tipos de sistemas
MML103 Algoritmos supervisados
MML104 Aprendizaje supervisados
MML105 Clasificación de salida múltiple
MML106 Capacitar un modelo
MML107 Complejidad computacional
MML108 Combinaciones de diferentes modelos
MML109 Evaluación.
CICLO SEGUNDO: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO II
MML201 Aprendizaje automático profundo
MML202 Agrupación en Python
MML203 Big Data para empresas
MML204 Redes neuronales profundas
MML205 Aprendizaje automático con Python
MML206 Sistemas de aprendizaje automático
MML207 Métodos de reducción de dimensión
MML208 Algoritmos de agrupación
MML209 Evaluación.
CICLO TERCERO: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO III
MML301 Minería de datos
MML302 Validación de resultados
MML303 Evaluación de resultados
MML304 Extracción de atributos
MML305 Selección de atributos
MML306 Métodos no supervisados
MML307 Métodos supervisados
MML308 Combinación de clasificadores
MML309 Evaluación.
CICLO CUARTO: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO IV
MML401 Inteligencia artificial avanzada
MML402 Recomendadores y agrupamientos
MML403 Extracción y selección de atributos
MML404 Clasificación y optimización
MML405 Ciencia de los datos
MML406 Análisis de datos
MML407 Almacenamiento de datos
MML408 Visualización de datos
MML409 Proyecto final.
Acceso a TDR (Contenido Digital en Formato PDF) desde el Campus Virtual de Cambridge International University.
Información adicional
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Master of Science in Machine Learning, M.Sc. / Master de Ciencias en Aprendizaje Automático, MCS