El curso Aplicaciones Prácticas de Machine Learning, Deep Learning y Data Science te ofrece la oportunidad de adentrarte en uno de los sectores con mayor crecimiento y demanda laboral. En la actualidad, la capacidad de analizar y extraer valor de los datos es esencial para tomar decisiones estratégicas en cualquier sector. Este curso te prepara para dominar herramientas y librerías de Python, fundamentales para implementar algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. Además, aprenderás a utilizar PowerBI para el análisis y visualización de datos, habilidades esenciales en el campo de Data Science. Al participar, no solo adquirirás conocimientos técnicos de vanguardia, sino que también estarás listo para desarrollar aplicaciones reales que pueden transformar procesos y generar impacto en el mundo profesional.
Aplicaciones Prácticas de Machine Learning, Deep Learning y Data Science
Academia IA
40 h
Presentación
Objetivos
- Comprender y aplicar algoritmos de Machine Learning utilizando Python y sus librerías.
- Implementar modelos de Deep Learning en Python para resolver problemas complejos.
- Analizar y visualizar datos utilizando PowerBI de manera efectiva y profesional.
- Desarrollar aplicaciones prácticas de Data Science para el análisis de datos reales.
- Identificar y utilizar herramientas clave en Machine Learning y Deep Learning.
- Integrar soluciones de Machine Learning en proyectos de desarrollo de software.
- Evaluar y optimizar modelos de aprendizaje automático y profundo para mejorar su rendimiento.
Índice de contenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MACHINE LEARNING. IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMOS EN PYTHON Y HERRAMIENTAS Y/O LIBRERÍAS DE MACHINE LEARNING.
Regresión Lineal.
Regresión Logística.
Redes Neuronales.
Clustering.
Principal Component Analysis (PCA).
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DEEP LEARNING. IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMOS EN PYTHON Y HERRAMIENTAS Y/O LIBRERÍAS DE DEEP LEARNING.
Redes neuronales profundas.
Optimización de algoritmos.
Redes neuronales convolucionales.
Redes neuronales recurrentes.
NPL. Procesamiento de lenguaje natural.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATA SCIENCE. ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS EMPLEANDO LA HERRAMIENTA POWERBI.
Creación de Tablas e informes.
Transformación y filtrado de datos.
Visualización de los datos.
Cálculo. Relaciones entre tablas de datos, métricas e indicadores.
Panel de control dinámico e interactivo.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DESARROLLO DE APLICACIONES REALES.
Aplicación. Clasificación de objetos en imágenes.
Aplicación. Detección de objetos en imágenes.
Aplicación. Reconocimiento facial.
Aplicación. Detección de palabras para asistentes de voz.
Aplicación. Business Intelligence.