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Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado II

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Inicio: 2 Febrero 2023
40 horas
U$S 510
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Presentación del Curso

Con este Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado II continuaremos aprendiendo enfoques y técnicas de aprendizaje supervisado. Comenzaremos explorando los árboles de decisión y los Ensembles o combinaciones de múltiples modelos de clasificación, cuándo utilizarlos dentro del ciclo de vida de un proyecto Machine Learning, y cuales son sus ventajas. También exploraremos los bosques aleatorios o Random Forest.

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

Con este Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado II continuaremos aprendiendo enfoques y técnicas de aprendizaje supervisado. Comenzaremos explorando los árboles de decisión y los Ensembles o combinaciones de múltiples modelos de clasificación, cuándo utilizarlos dentro del ciclo de vida de un proyecto Machine Learning, y cuales son sus ventajas. También exploraremos los bosques aleatorios o Random Forest.

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¿A quién va dirigido?

El Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado II 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

Competencias del Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado II

Al finalizar el Curso en Acciones de procesamiento de datos serás perfectamente capaz de:

  • Saber elegir, entrenar y evaluar algoritmos basados en árboles de decisión para tareas de clasificación y regresión. 
  • Saber implementar modelos que combinen múltiples algoritmos de clasificación para lograr soluciones más robustas, bajo diferentes enfoques de combinación.
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Plan de estudios

La estructura y materias del Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado II está estructurado en 1 módulos:

Módulo 1. Aprendizaje supervisado II

  • Clasificación con KNN, regresión logística y softmax
  • Regresión y clasificación con árboles de decisión
  • Combinación de clasificadores: ensembles y random forests
  • Proyecto

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93% de nuestros alumnos consiguen mejorar su situación al finalizar sus estudios

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Empleo

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Metodología de aprendizaje basada en proyectos transversales, colaboración y práctica con el apoyo de los mejores expertos

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Comunidad

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Modelo de aprendizaje innovador

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Aplicamos el Agile Learning con sprints semanales donde el alumno tiene unos objetivos y metas que cumplir y un proyecto donde poner en práctica los conocimientos que adquiere con la guía y supervisión de un mentor.

  • Aprendizaje práctico por proyectos
  • Trabajo en equipo
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Resumen del Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado II

  • ¿CUÁNDO EMPIEZA?

    Empieza en Febrero

  • ¿CUÁNTO DURA?

    Tiene una duración de 40 horas

  • PRECIO DEL CURSO

    Tiene una inversión total de U$S 510

  • BECAS DISPONIBLES

    Calcula Online si puedes aplicar a una Beca

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