918 281 978
Especialización
200h
60-300h
Especialización en Machine Learning
Con esta especialización de Machine Learning aplicado con Python aprenderás a utilizar la sintaxis del lenguaje Python e implementarla en diversos proyectos. Sabrás cómo aplicar la librería Scikit-learn y el resto de librerías numéricas de Python. Conocerás el Machine Learning y aprenderás a aplicarlo en proyectos reales. Además, conocerás todas las bases matemáticas, algorítmicas y de software necesarias para que puedas avanzar. ¿Salidas laborales de Machine Learning? No solo está presente en el ámbito de la investigación, también se aplica en otros sectores como el marketing, la ciberseguridad, la salud… Con esta formación podrás desempeñar alguno de los siguientes puestos: machine learning scientist, data scientist o model integrator.
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Temario de la especialización en Machine Learning
Con esta especialización de Machine Learning aprenderás a utilizar la sintaxis del lenguaje Python e implementarla en diversos proyectos. Sabrás cómo aplicar la librería Scikit-learn y el resto de librerías numéricas de Python. Conocerás el Machine Learning y aprenderás a aplicarlo en proyectos reales. Además conocerás todas las bases matemáticas, algorítmicas y de software necesarias para que puedas avanzar. ¿Salidas laborales de Machine Learning? No solo está presente en el ámbito de la investigación, también se aplica en otros sectores como el marketing, la ciberseguridad, la salud… Con esta formación podrás desempeñar alguno de los siguientes puestos: machine learning scientist, data scientist o model integrator.
Bloque 1: Introducción al Machine Learning
Introducción al Big Data y Machine Learning
Entorno de trabajo: VM
Jupyter
Librerías numéricas de Python
Introducción a Scikit-learn
Bloque 2: Aprendizaje supervisado
Regresión lineal
Optimización por descenso de gradiente
Normalización
Regularización
Validación cruzada
Teorema de Bayes
Clasificación por árboles de decisión
Regresión logística/clasificación
Clasificación por SVM (Support Vector Machines)
Introducción a las redes neuronales
Bloque 3: Aprendizaje no supervisado
Optimización por aleatoriedad
Agrupación
Bloque 4: Aprendizaje reforzado
Detección de anomalías
Sistemas de recomendación
Algoritmos genéricos
Bloque 5: Desarrollo de sistemas de aprendizaje automático
Ingeniería de características (“feature engineering”)
Análisis de Componentes Principales (“PCA”)
Ensamblajes
Planteamiento de sistemas de ML
Evaluación y mejora de modelos
Operaciones en ML
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