Curso Machine Learning aplicado usando Python
En el curso Machine Learning aplicado usando Python tiene como objetivo 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.
Duración
150 horas
Fecha
Del 18/09/2023
al 04/12/2023
Horario
L-J 18:30 a 22:00
Módulo 1: Introducción al curso
- Introducción al Python
- Librería de Python para Machine Learning
- Machine Learning. Introducción.
Módulo 2: Aprendizaje supervisado
- Definición y aplicaciones
- Medidas de rendimiento
- Modelos lineales
- Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales
- Combinación de modelos. Random Forest.
Módulo 3: Aprendizaje no supervisado
- Definición y aplicaciones
- Medidas de rendimiento
- Clustering. Tipos.
- Biclustering
- Manifolds. Reducción de la dimensionalidad.
- Análisis de la cesta
- Estar dado de alta como trabajador ocupado en la Seguridad Social, ya sea por cuenta propia o ajena, o como demandante de empleo en el Servicio Publico de Empleo Estatal (SEPE).
- Tener las destrezas suficientes para ser usuarios de la plataforma virtual en la que se apoya la acción formativa.
Las clases virtuales se realizarán en directo a través de nuestra plataforma Webex Teams, es decir, el docente estará en persona mediante videoconferencia y chat, para impartir la clase, y podrás interactuar con él para hacerle preguntas, resolver dudas y escuchar las intervenciones del resto de alumnado.
Un certificado o diploma de asistencia, entregado, enviado o bien puesto a disposición en las plataformas de teleformación, según el caso, por la entidad responsable de impartir la formación a las personas participantes en el plazo máximo de dos meses a partir de la fecha de finalización de la acción formativa en la que hayan participado.
Formación subvencionada por:


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