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Machine Learning

La capacidad de analizar y aprender de los datos es fundamental en la era digital. Este curso te enseñará a utilizar Machine Learning para desarrollar modelos predictivos y resolver problemas complejos, cubriendo desde los conceptos básicos hasta aplicaciones avanzadas, y dándote las herramientas necesarias para trabajar con grandes volúmenes de datos y aplicar estos conocimientos a problemas reales en diversas áreas.

¿Qué aprenderás?

  • Check

    Estructura de los proyectos de Machine Learning.

  • Check

    Árboles de decisión, redes neuronales.

  • Check

    Aplicación práctica de los conocimientos a problemas reales.

  • Check

    Implementación de modelos predictivos utilizando algoritmos como regresión lineal.

Aborda los principios fundamentales y las técnicas clave utilizadas en este campo de la inteligencia artificial. Se cubren los diversos tipos de aprendizaje automático, cómo se estructuran los proyectos de Machine Learning, el uso de herramientas como SciKit Learn, y la implementación de modelos predictivos utilizando algoritmos como regresión lineal, árboles de decisión, y redes neuronales. El curso ofrece un enfoque práctico que permite a los estudiantes aplicar estos conocimientos a problemas reales y desarrollar habilidades para trabajar con grandes volúmenes de datos.

Curso

Machine Learning

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Machine Learning Python / R

Proporcionar a los estudiantes un conocimiento profundo de los conceptos de Machine Learning y su aplicación en diferentes escenarios. Los estudiantes aprenderán a seleccionar y aplicar algoritmos adecuados según el tipo de problema, así como a utilizar herramientas de software como SciKit Learn para implementar soluciones eficientes y precisas.

Machine Learning Python / R

Detalles

Detalles

Aborda los principios fundamentales y las técnicas clave utilizadas en este campo de la inteligencia artificial. Se cubren los diversos tipos de aprendizaje automático, cómo se estructuran los proyectos de Machine Learning, el uso de herramientas como SciKit Learn, y la implementación de modelos predictivos utilizando algoritmos como regresión lineal, árboles de decisión, y redes neuronales. El curso ofrece un enfoque práctico que permite a los estudiantes aplicar estos conocimientos a problemas reales y desarrollar habilidades para trabajar con grandes volúmenes de datos.

Características

Características

Cobertura de los principales algoritmos de Machine Learning: supervisado, no supervisado, y por refuerzo. Enseñanza de herramientas como SciKit Learn para facilitar la implementación de modelos. Enfoque práctico mediante la implementación de proyectos.

Ventajas

Ventajas

Proporciona una comprensión clara de los fundamentos y técnicas de Machine Learning. Incluye herramientas accesibles y potentes para implementar proyectos en Python. Capacita a los estudiantes para trabajar en problemas de ML.

Beneficios

Beneficios

Los estudiantes estarán preparados para enfrentar problemas del mundo real con soluciones automatizadas y precisas basadas en datos. Capacidad para aplicar Machine Learning en áreas como análisis de datos ó automatización de procesos.

Machine Learning Python / R

  • ¿Qué es Machine Learning?
  • Tipos de Machine Learning.
  • Flujo de Trabajo y Estructura de Solución de Problemascon Machine Learning.
  • SciKit Learn y sus Aplicaciones.
  • Flujo de Trabajo de ML en SciKit Learn.
  • Preprocesamiento de Datos.
  • Regresión Lineal.
  • K-Nearest Neighbors (KNN).
  • Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios.
  • Boosting.
  • K-Means Clustering.
  • Introducción al Deep Learning: Redes Neurales.
  • Regresión Logística.

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Servicios

Qué Incluye

Con enfoque en la gestión efectiva, liderazgo inspirador y adaptabilidad, la capacitación ejecutiva se convierte en un catalizador clave para el éxito organizacional, preparando a los líderes para liderar con visión y excelencia en un mundo empresarial en constante evolución.

1. Asesoría experta y acompañamiento personalizado

❇️Todos los programas cuentan con instructores especializados que asesoran a los participantes durante su aprendizaje, resolviendo dudas y adaptando la capacitación a los retos de cada organización.

Asesoría experta y acompañamiento personalizado

2. Enfoque multidisciplinario y colaborativo

Los cursos fomentan el trabajo en equipo y la integración de diferentes perfiles profesionales, asegurando que los aprendizajes se enriquezcan con diversas perspectivas.

Enfoque multidisciplinario y colaborativo

3. Recursos digitales y materiales descargables

Cada curso incluye materiales digitales, guías prácticas y recursos complementarios para reforzar el aprendizaje y permitir que los participantes continúen practicando después del curso.

Recursos digitales y materiales descargables

Tipos de Registro

Executive Training

Executive Training

Desarrollo estratégico en liderazgo, gestión efectiva y toma de decisiones para ejecutivos de alto nivel.

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Bite Sized Think Thank

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Soluciones rápidas y efectivas para los desafíos diarios de tu empresa en sesiones dinámicas y prácticas.

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Yo Elijo Fecha

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Capacitación personalizada para equipos pequeños, adaptada a tu disponibilidad y necesidades específicas.

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Individual

Individual

Formación a tu medida, con un enfoque 100% personalizado para potenciar tu crecimiento profesional.

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Preguntas Frecuentes

El curso tiene como objetivo abordar los principios fundamentales y técnicas clave de la Ciencia de Datos, proporcionando a los estudiantes una comprensión práctica de cómo aplicar estos conocimientos a problemas reales y trabajar con grandes volúmenes de datos.

El curso cubre diversos tipos de aprendizaje automático, incluyendo regresión lineal, árboles de decisión y redes neuronales.

Se utiliza SciKit Learn, una biblioteca de Python para Machine Learning, y se cubren algoritmos como regresión lineal, árboles de decisión y redes neuronales.

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