Machine Learning aplicado usando Python

Curso de Machine Learning aplicado usando Python 

Contenidos del curso

Este curso se imparte en modalidad online y consta de 3 unidades. La duración aproximada del curso depende del nivel del alumno y si repite las prácticas entre el contenido del curso y las herramientas de colaboración. A su finalización, el alumno recibirá un diploma acreditativo.

La formación se realiza a través de nuestro Campus Virtual, con esta modalidad dispondrás de todo el contenido didáctico en la plataforma del curso y estará accesible, desde el día de inicio de curso, las 24 horas todos los días de la semana. El alumno también dispondrá de foros de participación, así como una tutorización continua.

Índice

Unidad 1. Introducción al curso

• Introducción al Python
• Librería de Python para Machine Learning.
• Machine Learning. Introducción.

Unidad 2. Aprendizaje supervisado

• Definición y aplicaciones.
• Medidas de rendimiento.
• Modelos lineales
• Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
• Combinación de modelos. Random Forest.

Unidad 3. Aprendizaje no supervisado

• Definición y aplicaciones.
• Medidas de rendimiento.
• Clustering. Tipos
• Biclustering
• Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
• Análisis de la cesta.

Evaluación final

Cuestionario de Calidad.

Requisitos previos 

Para realizar este curso no son necesarios unos requisitos técnicos previos. Sin embargo, se recomiendan conocimientos básicos de informática y conocimientos de entornos relacionados con la Tecnología de la Información.