Machine Learning aplicado usando Python
Dirigido a:
- Autónomos
- Desempleados
- Economía social
- Empleados
Coste
Curso gratuito 100% financiado por el SEPEModalidad
Teleformación
Duración
150 h (150h teleformación)Certificación
Diploma especialidad del catálogo del Servicio Público de Empleo Estatal (SEPE) emitido por la entidad impartidoraComunidades Autónomas
Andalucía, Aragón, Cantabria, Castilla y León, Castilla-La Mancha, Cataluña, Ceuta, Comunidad de Madrid, Comunidad Valenciana, Extremadura, Galicia, illes-balears, illes-balears-illes-balears, La Rioja, Melilla, Navarra, País Vasco, Principado de Asturias, Región de Murcia, + 14Requisitos:
No existen requisitos específicos para la participación en esta acción formativa, salvo que se deberá aportar la documentación necesaria. Se reserva un porcentaje máximo de plazas destinadas para desempleados.
Objetivo General:
Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.
CONTENIDOS FORMATIVOS:
1. Introducción al curso.
1.1. Introducción al Python
1.2. Librería de Python para Machine Learning.
1.3 Machine Learning. Introducción.
2. Aprendizaje supervisado.
2.1. Definición y aplicaciones.
2.2 Medidas de rendimiento.
2.3 Modelos lineales
2.4 Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
2.5 Combinación de modelos. Random Forest.
3. Aprendizaje no supervisado.
3.1. Definición y aplicaciones.
3.2 Medidas de rendimiento.
3.3 Clustering. Tipos.
3.4 Biclustering
3.5 Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
3.6 Análisis de la cesta.
