El curso Data Mining, Machine Learning y Deep Learning (Big Data) te ofrece la oportunidad de sumergirte en el fascinante mundo de la inteligencia artificial y el análisis de datos. En la actualidad, el sector tecnológico está en pleno auge, y la demanda de profesionales capacitados en estas áreas es más alta que nunca. A lo largo del curso, desarrollarás habilidades clave en aprendizaje supervisado y no supervisado, así como en deep learning, preparándote para enfrentar los desafíos del análisis de grandes volúmenes de datos. Este conocimiento te permitirá descubrir patrones ocultos y generar insights valiosos para la toma de decisiones estratégicas en diversas industrias. Al elegir este curso, te posicionarás a la vanguardia del mercado laboral, abriendo puertas a oportunidades profesionales apasionantes y bien remuneradas. Con un enfoque teórico robusto y recursos educativos de alta calidad, te equiparás para convertirte en un experto en el campo del Big Data y la inteligencia artificial.
Data Mining, Machine Learning y Deep Learning (Big Data)
Big Data
40 h
Presentación
Objetivos
- Comprender los conceptos clave del aprendizaje supervisado y no supervisado en el análisis de datos.
- Identificar y aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado para resolver problemas específicos de negocio.
- Explorar técnicas de clustering y reducción de dimensionalidad en aprendizaje no supervisado.
- Implementar redes neuronales profundas para mejorar la precisión en tareas complejas.
- Evaluar modelos de machine learning utilizando métricas estándar para asegurar su efectividad.
- Utilizar herramientas de Big Data para manejar y procesar grandes volúmenes de información.
- Desarrollar habilidades para interpretar resultados y comunicar hallazgos de manera efectiva.
Índice de contenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 1. APRENDIZAJE SUPERVISADO (I)
Introducción
Regresión lineal, múltiple y logística (I)
Regresión lineal, múltiple y logística (II)
Máquina de vectores soporte (SVM)
Árboles de decisión
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APRENDIZAJE SUPERVISADO (II)
KNN (K-Nearest Neighbors)
Naive bayes
Evaluación de modelos supervisados
Ejercicio de ejemplo
Ejercicio propuesto
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
Introducción a clustering: propósito y métricas
K-means clustering
Clústering jerárquico, otras técnicas y ejemplos
Análisis de componentes principales (PCA)
Ejercicio de ejemplo PCA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DEEP LEARNING
Redes neuronales artificiales (ANN) (I)
Redes neuronales artificiales (ANN) (II)
Redes neuronales artificiales (ANN) (III)
Ejercicio de ejemplo
Ejercicio propuesto