Curso ONLINE

Curso en Aprendizaje NO Supervisado

Impartido por Zaira Adame, 
Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.
Inicio: 6 Marzo 2025
1 mes
4.9

Presentación del curso

En este Curso en Aprendizaje NO Supervisado haremos una introducción a diferentes métodos para aplicar algoritmos de aprendizaje no supervisado, verás ejemplos prácticos y casos reales, en donde haremos énfasis en técnicas de Clustering, PCA (Principal component analysis) y también cómo aplicar diversos métodos para la detección de anomalías.

Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

En este Curso en Aprendizaje NO Supervisado haremos una introducción a diferentes métodos para aplicar algoritmos de aprendizaje no supervisado, verás ejemplos prácticos y casos reales, en donde haremos énfasis en técnicas de Clustering, PCA (Principal component analysis) y también cómo aplicar diversos métodos para la detección de anomalías.

Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

¿Qué aprenderás en este curso?

Al finalizar el Curso en Aprendizaje NO Supervisado serás perfectamente capaz de:

  • Saber desarrollar modelos de clustering, interpretar los grupos identificados.
  • Poder encontrar un valor para el negocio, permitiendo obtener conclusiones valiosas.
  • Sabe aplicar algoritmos de detección de anomalías, para identificar casos atípicos en una distribución de datos.

¿Para quién es este curso?

El Curso en Aprendizaje NO Supervisado proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:

  • Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
  • Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
  • Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología

El curso incluye:

  • 3 clases (1 mes)

  • 3 sprint semanales

  • Masterclass y/o tutorias

  • 1 proyecto

  • Diploma IEBS

  • Bolsa de empleo

Plan de estudios

Contenidos del curso:

  • Bienvenida y presentación
Tema 1: Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA

Temario

  • Aprendizaje No Supervisado
    • ¿Qué es el ANS?
    • Principales ventajas y desventajas del ANS
    • Tipos de ANS: agrupamiento y asociación
  • PCA: Principal Component Analysis
    • ¿Qué es y para qué puede ser utilizado PCA?
    • Consideraciones antes de aplicar PCA. Ventajas y desventajas
    • Supuestos y limitaciones de PCA
    • Interpretación de los componentes principales
    • ¿Cómo determinamos el valor correcto de componentes principales?
    • ¿Existen otros métodos de reducción de dimensionalidad?
    • Ejemplo de aplicación y conclusiones
Tema 2: Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico

Temario

  • Introducción
    • ¿Qué es el clustering?
    • ¿Qué tipo de problemas podemos resolver con Algoritmos de clustering?
  • Algoritmos de Clustering más conocidos
    • Introducción
    • K-Means Clustering
    • Mean-Shift Clustering
    • Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)
    • Expectation–Maximization (EM) Clustering using Gaussian Mixture Models (GMM)
    • Agglomerative Hierarchical Clustering
  • Técnicas de Afinado en Clustering
    • Método de Elbow
    • Método de Siluetas
  • Cómo utilizar K-Means
    • Cómo funciona K-Means y K-Means ++
    • Cómo implementar K-Means ++
  • Cierre
    • Conclusiones
Tema 3: Técnicas de detección de anomalías

Temario

  • Detección de Anomalías
    • ¿Qué es la detección de anomalías?
    • ¿Por qué debemos detectar las anomalías? Advertencias y dónde aplicar las detecciones
  • Detección de Anomalías UNIVARIANTE
    • Introducción a la detección de anomalías univariante
  • Detección de Anomalías MULTIVARIANTE
    • Introducción a la detección de anomalías multivariante
    • CBLOF
    • HBOS & Isolation Forest
    • KNN e investigación visual
  • Detección de Anomalías ALGORITMOS SUPERVISADOS
    • Introducción a la detección de anomalías con algoritmos supervisados
    • Conclusiones

Experto

Zaira Adame


Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.

Nuestros alumnos opinan

Orlando Hernández Jiménez, Consultant, Data Scientist and Trainer in BI, ECM, BigData, ML & Blockchain  
Todos los objetivos claros en combinación con dedicación y esfuerzo, darán un extraordinario y satisfactorio resultado. Así que a seguir con los siguientes objetivos #iebs.
Arantxa Martínez Capitán, Técnico BPO en Integra HCM  
En el Postgrado en Business Intelligence & BD he trabajado con herramientas como Alteryx, RapidMiner, MySQL y Microsoft Power BI. Con ellas he ido encajando piezas hasta crear el puzle completo mediante el desarrollo de casos prácticos reales.
Roberto Esteves, Gerente General en Masapp  
Solamente pasaba para compartirles un pequeño éxito, haber terminado el postgrado en el IEBS Business School en "Data Science y Machine Learning", esto me sirve para poder seguir dando mejores capacitaciones.
Juan Manuel Hernández Espinosa, Senior Petroleum Economist & Data Scientist  
¡He disfrutado mucho este viaje! Un logro más, ahora es el momento de aplicar todos los aprendizajes y aprovecharlos en todos los aspectos profesionales!, Gracias IEBS Business School.

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Curso en Aprendizaje NO Supervisado

U$S 510

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