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Precio
260€ 221€ -15% (hasta el 30/09/2025) * Becas y descuentos no aplicables a formación programada
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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
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Titulación de Curso de Aprendizaje Supervisado en ML con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Titulacion de INESEM

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Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.

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