260€
221€
-15% (hasta el 30/09/2025)
* Becas y descuentos no aplicables a formación programada
- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML está diseñado para profesionales y titulados que deseen profundizar en técnicas de aprendizaje automático. Aborda desde la introducción al aprendizaje supervisado hasta la aplicación de redes neuronales, pasando por la regresión lineal, árboles de decisión y SVM, proporcionando herramientas esenciales para el análisis y modelado de datos.
Objetivos
- Comprender los fundamentos del aprendizaje supervisado en machine learning.
- Aprender a preparar y preprocesar datos para modelos de machine learning.
- Aplicar regresión lineal para resolver problemas de predicción.
- Emplear regresión logística en tareas de clasificación binaria.
- Evaluar modelos mediante técnicas de validación cruzada.
- Implementar árboles de decisión y ensambles como Random Forest.
- Desarrollar redes neuronales enfocadas en aprendizaje supervisado.
Salidas Profesionales
Las principales salidas profesionales del Curso de Aprendizaje Supervisado en ML son en áreas como la ciencia de datos enfocado en análisis predictivo, ingeniería de machine learning en empresas tecnológicas, análisis de datos para optimización de procesos, consultoría en inteligencia artificial para desarrollo de modelos, análisis de datos en sectores financieros y de marketing, etc.
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y SUPERVISADO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PREPARACIÓN Y PREPROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. REGRESIÓN LINEAL Y SUS APLICACIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REGRESIÓN LOGÍSTICA Y CLASIFICACIÓN BINARIA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EVALUACIÓN DE MODELOS Y VALIDACIÓN CRUZADA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ÁRBOLES DE DECISIÓN Y ENSAMBLES (RANDOM FOREST, GRADIENT BOOSTING)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MÁQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE (SVM)
UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES APLICADAS AL APRENDIZAJE SUPERVISADO
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SELECCIÓN DE MODELOS E INGENIERÍA DE CARACTERÍSTICAS
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Item
Titulación
Titulación de Curso de Aprendizaje Supervisado en ML con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.

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