Información del curso
Contenidos del curso

Coste:
Curso gratuito 100% financiado por el Ministerio de Trabajo.
Duración:
150 h.
Requisitos:
Objetivo General:
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.
CONTENIDOS FORMATIVOS:
1. Introducción al curso.
1.1. Introducción al Python
1.2. Librería de Python para Machine Learning.
1.3 Machine Learning. Introducción.
2. Aprendizaje supervisado.
2.1. Definición y aplicaciones.
2.2 Medidas de rendimiento.
2.3 Modelos lineales
2.4 Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
2.5 Combinación de modelos. Random Forest.
3. Aprendizaje no supervisado.
3.1. Definición y aplicaciones.
3.2 Medidas de rendimiento.
3.3 Clustering. Tipos.
3.4 Biclustering
3.5 Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
3.6 Análisis de la cesta.
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