Icono de modalidad 100% Online
Icono de duración 3 Meses
Icono de flexibilidad horaria Flexibilidad horaria
Precio
260€ 221€ -15% (hasta el 30/10/2025) * Becas y descuentos no aplicables a formación programada
260€
Seguridad y confianza en tus pagos online.

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
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 No Supervisado en ML con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Titulacion de INESEM

Explora nuestras Áreas Formativas

Construye tu carrera profesional

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.

Curso de Aprendizaje No Supervisado en ML + 8 Créditos ECTS

Icono de modalidad 100% Online
Icono de duración 3 Meses
Icono de flexibilidad horaria Flexibilidad horaria
Precio
260€ 221€
Matricularme