Curso Aprendizaje Automático y modelos de predicción
15 horas
Presencial / Virtual Class
Precio por alumno: consultar
Precio de grupo: consultar
Este programa se enfoca en el Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) y su aplicación en la construcción de modelos predictivos eficaces.
Los alumnos profundizarán en técnicas avanzadas de ML, explorarán diferentes tipos de modelos predictivos y aprenderán a implementar estos modelos en varios contextos para resolver problemas reales.
Este contenido formativo es útil para que los profesionales tecnológicos desarrollen competencias avanzadas en modelos predictivos y Aprendizaje Automático. Al completar este curso, los empleados mejorarán su habilidad para analizar y predecir tendencias mediante datos complejos, lo cual es crucial para impulsar decisiones informadas en sus organizaciones.
Capacitar al equipo en estas técnicas avanzadas de ML eleva el perfil técnico de la empresa y refuerza su posición competitiva en el mercado.
Requisitos:
Conocimientos básicos sobre Machine Learning ML
Dirigido a:
Este curso está dirigido a científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de software y cualquier profesional tecnológico que tenga experiencia básica en programación y estadística y desee profundizar en el Aprendizaje Automático y la modelización predictiva.
Objetivos:
- Comprender los principios fundamentales del Aprendizaje Automático.
- Aprender a construir y evaluar modelos predictivos utilizando técnicas de Aprendizaje Automático.
- Desarrollar habilidades prácticas para usar modelos de Aprendizaje Automático en escenarios del mundo real.
Contenidos
- Fundamentos de Aprendizaje Automático
- Principios básicos del Aprendizaje Automático
- Aprendizaje supervisado, no supervisado y aprendizaje por refuerzo
- Preprocesamiento de datos e ingeniería y selección de características
- Modelos predictivos en aprendizaje supervisado
- Modelos de regresión y clasificación
- Técnicas de validación y evaluación de modelos
- Introducción a las redes neuronales y modelos avanzados
- Implementación práctica y optimización de modelos
- Herramientas y bibliotecas para implementación de ML (como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Estrategias para el ajuste y optimización de hiperparámetros
- Estudio de casos prácticos y ejemplos de aplicaciones en distintas industrias
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