260€
221€
-15% (hasta el 30/10/2025)
* Becas y descuentos no aplicables a formación programada
- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Este Curso Aprendizaje No Supervisado en ML está dirigido a profesionales y titulados del sector tecnológico, científico o de ingeniería que deseen profundizar en el aprendizaje no supervisado. Adecuado para aquellos interesados en técnicas como clustering y reducción de dimensionalidad, el curso ofrece una formación práctica y teórica para aplicar estos métodos en proyectos reales.
Objetivos
- Comprender el concepto de aprendizaje no supervisado y sus aplicaciones en problemas reales.
- Identificar y preparar datos para aplicar modelos no supervisados de manera efectiva.
- Implementar técnicas de clustering básicas como K-Means en conjuntos de datos.
- Aplicar métodos avanzados de clustering para mejorar la segmentación de datos.
- Utilizar técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA para simplificar datos complejos.
- Explorar modelos generativos y autoencoders para generar y transformar datos.
- Evaluar la efectividad de modelos no supervisados mediante métricas específicas.
Salidas Profesionales
Las principales salidas profesionales de este Curso Aprendizaje No Supervisado en ML son en áreas como el análisis de datos para detectar patrones ocultos y anomalías, consultoría en inteligencia artificial para optimización de procesos empresariales, ciencia de datos en empresas tecnológicas enfocadas en análisis predictivo, desarrollo de modelos de clustering, entre otras.
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PREPROCESAMIENTO DE DATOS PARA MODELOS NO SUPERVISADOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CLUSTERING: FUNDAMENTOS Y K-MEANS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÉTODOS DE CLUSTERING AVANZADOS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDUCCIÓN DE DIMENSIONALIDAD: PCA Y TÉCNICAS RELACIONADAS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS GENERATIVOS Y AUTOENCODERS
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DETECCIÓN DE ANOMALÍAS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EVALUACIÓN DE MODELOS NO SUPERVISADOS
UNIDAD DIDÁCTICA 9. APLICACIONES PRÁCTICAS Y PROYECTOS FINALES
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Item
Titulación
Titulación de Curso de Aprendizaje No Supervisado en ML con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.

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