Este curso te permite iniciar desde cero y conseguir en poco tiempo conocimientos avanzados en Curso de Machine Learning
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Personas con ganas de ampliar sus conocimientos y fortalecer sus habilidades para poder obtener una certificación que acredite sus conocimientos y así poder encaminar su vida laboral hacia donde deseen.
Módulo 1
Fundamentos
de Machine Learning
Aplicaciones
prácticas en la vida cotidiana
Historia
y evolución del Machine Learning
Tipos
de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo
Desafíos
en Machine Learning
Herramientas
y entornos de desarrollo para ML
Casos
de éxito en la industria
Tendencias
emergentes en el campo
Módulo 2
Preprocesamiento
de Datos y Exploración
Recopilación
y limpieza de datos
Manejo
de datos faltantes y outliers
Transformación
de variables
Análisis
exploratorio de datos (EDA)
Visualización
de datos con bibliotecas modernas
Feature
engineering y selección de características
Integración
de datos de diversas fuentes
Estrategias
para la normalización y estandarización de datos
Módulo 3
Modelos
Supervisados
Regresión
lineal y logística
Máquinas
de vectores de soporte (SVM)
Árboles
de decisión y bosques aleatorios
Métodos
ensemble
Redes
neuronales y deep learning
Algoritmos
de clasificación avanzados
Evaluación
de modelos de clasificación
Aplicaciones
de modelos supervisados en la industria
Módulo 4
Modelos
No Supervisados
Clustering:
K-Means, DBSCAN, Hierarchical
Análisis
de componentes principales (PCA)
Algoritmos
de reducción de dimensionalidad
Detección
de anomalías
Aprendizaje
semi-supervisado
Evaluación
de modelos no supervisados
Casos
prácticos de clustering en grandes conjuntos de datos
Aplicaciones
en el mundo real
Módulo 5
Procesamiento
de Lenguaje Natural (NLP)
Tokenización
y stemming
Modelos
de lenguaje y word embeddings
Técnicas
avanzadas en NLP
Análisis
de sentimientos
Traducción
automática
Extracción
de información
Desarrollo
de aplicaciones NLP
Módulo 6
Despliegue
y Ética en Machine Learning
Estrategias
de implementación y despliegue
Plataformas
en la nube para ML
Monitoreo
y mantenimiento de modelos en producción
Aspectos
éticos en Machine Learning
Consideraciones
legales y regulatorias
Explicabilidad
de modelos
Bias
y equidad en algoritmos
Perspectivas
futuras y responsabilidad social
Modalidad 100% online Accedes del material mediante nuestra plataforma educativa.
Acceso desde cualquier dispositivo con internet Celular, computadora o tablet.
Flexibilidad horaria El alumno define sus tiempos de estudio y fecha de examen.
Método de evaluación A través de la plataforma, mediante cuestionarios en formato múltiple choice, con resultado al instante.
Ser mayor de 17 años.
Tener una conexión a internet para realizar la descarga del material y los exámenes correspondientes.
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