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Curso Especialidad en Machine Learning del centro TOKIO

Programa de Curso Especialidad en Machine Learning

Modalidad: Online , Presencial , Semi-presencial
Localización: A Coruña , Álava/Araba , Albacete y otros lugares
Precio entre 2000€ y 3000€

Descripción

Fórmate en una de las aéreas más innovadoras del mercado actual comprendiendo todo lo relacionado con Machine Learning Scientist, Data Scientist o Model Integrator.

La formación prepara al alumno para comprender el uso adecuado del leguaje de programación Python, así como su importante relaciona el el desarrollo de herramientas de reconocimiento de patrones propias del Machine Learning, dominando así las habilidades más demandadas en uno de los mercados tecnológicos más destacados de la actualidad.

A quién va dirigido

La formación es ideal para todas aquellas personas que buscan especializarse en programador Python y Machine Learning.

Objetivos

  • Dominar la sintaxis del lenguaje Python y usarlo en diferentes proyectos.
  • Practicar el Machine Learning con la librería Scikit-learn y el resto de librerías numéricas de Python.
  • Analizar el comportamiento de los diferentes algoritmos ante varias condiciones y en función de sus hyper-parámetros.
  • Implementar el Machine Learning en proyectos reales.
  • Perfeccionar las bases matemáticas, algorítmicas y de software para avanzar en el aprendizaje de otras áreas basadas en el ML.

Temario

MÓDULO I. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING?

Tema 1: Introducción al Big Data y Machine Learning

Breve repaso del algebra lineal

Tema 2: Entorno de trabajo: VM

Tema 3: Jupyter

Tema 4: Librerias numéricas de Python

Numpy

Pandas

Matplotlib

Tema 5: Introducción a Scikit-learn

MÓDULO II. APRENDIZAJE SUPERVISADO

Tema 1: Regresión lineal

Simple

Multivariable

Tema 2: Optimización por descenso de gradiente

Tema 3: Normalización

Tema 4: Regularización

Tema 5: Validación cruzada

Tema 6: Teorema de Bayes

Tema 7: Clasificación por árboles de decisión

Tema 8: Regresión logística / clasificación

Tema 9: Clasificación por SVM (Support Vector Machines)

Tema 10: Introducción a las redes neuronales

MÓDULO III. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

Tema 1: Optimización por aleatoriedad

Tema 2: Agrupación

K-means y otros algoritmos

MÓDULO IV. APRENDIZAJE REFORZADO

Tema 1: Detección de anomalías

Tema 2: Sistemas de recomendación

Tema 3: Algoritmos genéticos

MÓDULO V. DESARROLLO DE SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Tema 1: Ingeniería de características (“feature engineering”)

Tema 2: Análisis de Componentes Principales (“PCA”)

Tema 3: Ensamblajes

Tema 4: Planteamiento de sistemas de ML

Tema 5: Evaluación y mejora de modelos

Tema 6: Operaciones en ML

PROYECTO FINAL

Un cliente, una compañía de suministros informáticos, ha pedido a la empresa para la que trabajamos que desarrolle una aplicación web que le ayude con la gestión de sus productos y proveedores. Por lo tanto, debemos poner en marcha una aplicación que nos sirva de base de datos, pero también de gestión. Una vez realizada, la adaptaremos a ciertos requisitos que se plantearán para incluir la Inteligencia Artificial en el sistema y poder así mejorarlo.

MATERIAL COMPLEMENTARIO

Formación en idiomas

Titulación obtenida

Al culminar la formación recibirás:

  • Tokio Certified Professional acreditativo de superación de las dos formaciones.
  • Diploma del idioma elegido.

Requisitos

No son necesarios conocimientos previos en el sector.

Información Adicional

  • Aprenderás a través del método e-learning que combina el contenido teórico y el práctico.
  • No existe una fecha de inicio ni fin para el curso, por lo tanto podrás estudiar a tu medida.
  • Los profesores y tutores poseen gran experiencia en el sector.
  • Desarrollarás cuestionarios, exámenes, ejercicio, casos prácticos para reforzar lo aprendido.
  • Te prepararemos para el examen oficial de Oxford o Cambridge.
  • Recibirás orientación laboral.
  • Te inscribiremos a las bolsas de empleo de las Empresas de Colocación más importantes a nivel nacional.
  • Acceso a la plataforma virtual.
  • Talleres en empresas con una duración mínima de 60 horas y máximo 300 horas.
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