Machine learning aplicado usando Python

¡¡GRATIS!! Curso de Machine learning y Python. ¿Vas a dejar pasar esta oportunidad? Entra y descubre más sobre esta formación.

DETALLES DEL CURSO

VENTAJAS DEL CURSO

Gratuito

DESCARGAS DISPONIBLES

Código: IFCD093PO
Plan: Captación
Curso para trabajadores del sector:

Te interesa

¿Vas a dejar pasar esta oportunidad? Aprovecha y amplía tu formación con este curso de Machine learning con Python.

¿Por qué apuntarte?

En este curso aprenderás a 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.

Requisitos:

Este curso está destinado prioritariamente a personas trabajadoras del sector Economía e industria digital, también cuenta con plazas para desempleadas.

Inscríbete en este curso

  1. Fecha de inicio:
    ¿Deseas más información? Puedes rellenar el formulario que se encuentra más abajo haciendo clic en el siguiente botón.
    Financiado y aprobado por el SEPE
    Expediente: F220127AA

Acerca de este curso

¿Qué sabes sobre Machine Learning? ¿Y sobre el uso de Python? Aprovecha esta formación 100% subvencionada e introdúcete tanto en el desarrollo, implementación y validación de modelos de Machine Learning como en la aplicación del lenguaje Python en el proceso. No le des más vueltas y aumenta tu competitividad en el mercado laboral.

Qué aprenderás

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.

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