Machine learning con Python. Descubre el potencia de la inteligencia artificial

Curso e-learning Machine learning con Python. Descubre el potencia de la inteligencia artificial, de la familia profesional de Informática y comunicaciones. Disponible en formato SCORM para centros y entidades de formación

Categoría: Informática y comunicaciones Etiqueta: Cursos

No ofrecemos cursos a particulares. Nuestros contenidos e-learning solo se ponen a disposición de centros y organizaciones que imparten formación.

Objetivo

  • Dominar el Machine Learning y qué modelo y algoritmo utilizar para cada reto.
  • Conocer en qué consiste el Machine Learning y en qué se diferencia de la Inteligencia Artificial y Deep Learning.
  • Manejar Python para el análisis de datos con las principales librerías (numpy, pandas, scikit-learn…)
  • Conocer cuáles son los diferentes tipos de machine learning siendo capaz de resolver problemas de clasificación, regresión, clustering y reglas de asociación.
  • Conocer los algoritmos de machine learning en cada tipología, valorar cuál es el más adecuado y optimizarlo.
  • Predecir el futuro gracias a los modelos de machine learning para conseguir la ventaja competitiva.
  • Dar un enorme valor añadido tanto en su compañía como negocio personal.
  • Añadir una habilidad de sumo interés para nuestra carrera profesional.

Índice

1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
1.1 ¿Qué es el Machine Learning y la Ciencia de Datos?
1.2 Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
1.3 Tipos de Machine Learning

 

2. INTRODUCCIÓN A PYTHON
2.1 Instalación Python + Jupyter
2.2 Conceptos básicos de Python
2.3 Introducción a las librerías: Numpy
2.4 Introducción a las librerías: Pandas
2.5 Introducción a las librerías: Matplotlib
2.6 Librería Machine Learning Scikit-Learn

 

3. MACHINE LEARNING – CLASIFICACIÓN
3.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLASIFICACIÓN?
3.2 Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, Naive Bayes, Logistic Regression. KNN)
3.3 Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico Clasificación

 

4. MACHINE LEARNING – REGRESIÓN
4.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGRESIÓN?
4.2 Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal
4.3 Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico REGRESIÓN

 

5. MACHINE LEARNING – CLUSTERING
5.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLUSTERING?
5.2 Algoritmo Machine Learning K-Means
5.3 Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico CLUSTERING

 

6. MACHINE LEARNING – REGLAS DE ASOCIACIÓN
6.1 ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN?
6.2 Algoritmo Reglas de Asociación – “Apriori”
6.3 Explicación paso a paso – Caso Práctico Reglas de Asociación

Formato Curso
Número de horas 25

Machine learning con Python. Descubre el potencia de la inteligencia artificial
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