CURSO DE MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON
Este curso de Machine Learning aplicado usando Python está diseñado para introducir a los participantes en los fundamentos y aplicaciones del aprendizaje automático, utilizando el popular lenguaje de programación Python. Aunque no se requieren conocimientos técnicos avanzados para comenzar, sí es recomendable tener una base en informática y entender los entornos tecnológicos.
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.
Duración:
Acceso por 2 meses
Modalidades:
- Aprendizaje Hibrido Autoestudio con Soporte de Instructor
Curso dirigido a:
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.
Beneficios
Diploma con Valor Curricular
Manual del curso
Ejercicios Prácticos
Videos del curso
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad de autoestudio con soporte de instructor .
Con esta modalidad tendrás 2 meses de acceso a videos y Prácticas al curso. Si tienes alguna duda, podrás contactar a un instructor vía correo electrónico para resolver cualquier duda. ¡Estamos contigo en todo momento apoyándote para que completes tu curso de forma satisfactoria!
En ExecuTrain el material y la metodología están diseñados por expertos en aprendizaje humano. Lo que te garantiza un mejor conocimiento en menor tiempo.
Metodología Autoestudio con Soporte de Instructor
Sesiones de Bienvenida
Los alumnos reciben una sesión de bienvenida donde se explica el uso de la plataforma, se muestran los recursos que forman parte del curso, y se presenta al instructor asignado.
Tutorías personalizadas
Se realizan reuniones semanales con los expertos certificados por el fabricante para resolución en vivo y en directo de dudas y consultas de los participantes. (Dependiendo del curso y del número de participantes por curso)
Sesiones de refuerzo
Se realizan sesiones online para apoyar los conocimientos y áreas de aprendizaje que requieran de un apoyo personalizado, como por ejemplo: prácticas, demostraciones de usos de laboratorios oficiales, preparación de certificación, etc…(Dependiendo del curso y del número de participantes por curso)
Foro de consultas
Los alumnos disponen de un foro que responden los instructores certificados oficiales en un plazo de 48 horas. Los foros son un espacio abierto, que se organiza por temáticas, donde se tratan e intercambian puntos de vista e información sobre los contenidos de los cursos.
Asesor virtual
A través de nuestros novedosos sistemas de Inteligencia Artificial los alumnos podrán buscar cualquier concepto y obtener respuestas de forma inmediatas. El asesor se encuentra disponible en el campus de formación y todas las respuestas son gestionadas y verificadas por el equipo de instructores.
Diseños de agenda personalizadas
Durante el periodo de formación se envía al participante un plan de trabajo por semanas con la descripción de actividades, tareas, prácticas y resto de componentes para obtener una experiencia única.
Flexibilidad
El participante accede en el momento que lo desee, ya sea tomarse más tiempo o realizarlo de forma intensiva durante un día a la semana.
Agilidad
Permite comenzar el curso en 48 horas.
¡No hay esperas ni plazos para crear grupos!
Accesibilidad
Desde cualquier lugar se puede tener acceso a los conocimientos y lograr los objetivos de certificación.
Monitorizables por los responsables de proyecto
Permite en todo momento conocer el aprovechamiento del participante y de la inversión realizada en la persona.
¿QUÉ APRENDERAS?
Fundamentos de Python para Machine Learning:
- Obtendrás una sólida comprensión de Python, enfocándote en cómo utilizar sus librerías más importantes para el machine learning, como NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-learn, entre otras.
Introducción al Machine Learning:
- Aprenderás los conceptos básicos del machine learning, incluyendo los diferentes tipos de aprendizaje y sus aplicaciones prácticas.
Aprendizaje Supervisado:
- Profundizarás en técnicas de aprendizaje supervisado, que incluyen la creación y entrenamiento de modelos como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte (SVM), redes neuronales y ensamblajes como Random Forest. También aprenderás a medir el rendimiento de estos modelos para evaluar su eficacia.
Aprendizaje No Supervisado:
- Explorarás métodos de aprendizaje no supervisado, centrando tu aprendizaje en técnicas de clustering y biclustering, análisis de manifolds y reducción de la dimensionalidad, esenciales para entender estructuras de datos complejas y grandes volúmenes de datos sin etiquetar.
Trabajo con Datos Reales:
Aprenderás a manipular y procesar grandes conjuntos de datos utilizando Python, trabajando con bases de datos, archivos CSV, JSON y XML, y cómo extraer datos de la web para su uso en análisis y modelos de machine learning.
Evaluación y Mejora de Modelos:
Adquirirás habilidades en la evaluación de la precisión y efectividad de los modelos de machine learning, utilizando diversas métricas de rendimiento y técnicas de validación cruzada.
Pruebas y Depuración de Código en Python:
Desarrollarás competencias en la prueba y depuración de tus códigos de machine learning, asegurando que los modelos sean robustos, eficientes y listos para implementar en entornos de producción.
Aplicaciones Prácticas del Machine Learning:
Estudiarás casos de uso reales donde el machine learning se aplica para resolver problemas complejos en diversos sectores como finanzas, salud, retail, entre otros, proporcionando un entendimiento práctico y aplicable de los conceptos aprendidos.
Módulos
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.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
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¿Por qué aprender Machine Learning usando Python ?
Aprender Machine Learning usando Python ofrece múltiples ventajas significativas, tanto para la eficiencia en el aprendizaje como para la aplicabilidad práctica en diversos campos.
1. Flexibilidad y Escalabilidad:
Python es flexible y puede ser utilizado tanto para prototipos rápidos como para aplicaciones de producción a gran escala. Esto lo hace ideal para proyectos de machine learning, donde es común comenzar con experimentos pequeños y escalar hacia soluciones más complejas.
2. Interdisciplinariedad y Aplicación Transversal:
El machine learning es fundamental en muchas disciplinas, desde la biotecnología hasta la ingeniería financiera. Python, siendo ampliamente utilizado en diversas áreas científicas y técnicas, facilita la integración y el análisis de datos provenientes de diversas fuentes, lo que permite aplicar el machine learning de manera efectiva en contextos interdisciplinarios.
3. Facilidad de Aprendizaje:
Python es conocido por su sintaxis clara y legible, lo que lo hace accesible para los principiantes en programación. Esto es particularmente útil en el machine learning, donde entender y manipular los datos es más crítico que manejar complejidades del lenguaje de programación.
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V E R C U R S O S R E L A C I O N A D O S
Introduction to Python
Python Advanced
En este curso de Python Avanzado, los estudiantes que ya están familiarizados con la programación de Python aprenderán técnicas avanzadas de Python.
Machine Learning aplicado usando Python
Este Curso de Machine Learning aplicado usando Python se imparte en modalidad online y consta de 3 unidades.