Este programa te permitirá actualizar tus conocimientos en Aprendizaje Automático y Minería de Datos de un modo práctico, 100% online, sin renunciar al máximo rigor académico”

Este programa está dirigido a aquellas personas interesadas en alcanzar un nivel de conocimiento superior en Aprendizaje Automático y Minería de Datos. El principal objetivo es capacitar al alumno para que aplique en el mundo real los conocimientos adquiridos en este Curso Universitario, en un entorno de trabajo que reproduzca las condiciones que se puede encontrar en su futuro, de manera rigurosa y realista.

Este Curso Universitario preparará al alumno para el ejercicio profesional de la Ingeniería Informática, gracias a una capacitación transversal y versátil adaptada a las nuevas tecnologías e innovaciones en este campo. Obtendrá amplios conocimientos en Aprendizaje Automático y Minería de Datos, de la mano de profesionales en el sector.

El profesional debe aprovechar la oportunidad y cursar esta capacitación en un formato 100% online, sin tener que renunciar a sus obligaciones. Actualice sus conocimientos y consiga su título de Curso Universitario en Aprendizaje Automático y Minería de Datos para seguir creciendo personal y profesionalmente.

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Este Curso Universitario en Aprendizaje Automático y Minería de Datos contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del programa son:

• Desarrollo de 100 escenarios simulados presentados por expertos en Aprendizaje Automático y Minería de Datos 
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información científica y práctica sobre el Aprendizaje Automático y Minería de Datos
• Novedades sobre los últimos avances en el Aprendizaje Automático y Minería de Datos
• Contiene ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Sistema interactivo de aprendizaje basado en el método del caso y su aplicación a la práctica real
• Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Este programa te permitirá potenciar tus capacidades y actualizar tus conocimientos en Aprendizaje Automático y Minería de Datos” 

Incluye en su cuadro docente profesionales pertenecientes al ámbito de Ingeniería Informática, que vierten en esta formación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas pertenecientes a sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, permitirán al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el docente deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del Curso Universitario. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en Aprendizaje Automático y Minería de Datos con gran experiencia docente. 

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La estructura de los contenidos ha sido diseñada por un equipo de profesionales de Ingeniería Informática, conscientes de la relevancia de la actualidad de la capacitación para poder profundizar en esta área de conocimiento, con el fin de enriquecer humanísticamente al estudiante y elevarle el nivel de conocimiento en Aprendizaje Automático y Minería de Datos mediante las últimas tecnologías educativas disponibles. 

Este Curso Universitario de Aprendizaje Automático y Minería de Datos contiene el programa de aprendizaje más completo y actualizado del mercado”

Módulo 1. Aprendizaje Automático y Minería de Datos

1.1. Introducción a los procesos de descubrimiento del conocimiento y conceptos básicos de Aprendizaje Automático 

1.1.1. Conceptos clave de los procesos de descubrimiento del conocimiento 
1.1.2. Perspectiva histórica de los procesos de descubrimiento del conocimiento 
1.1.3. Etapas de los procesos de descubrimiento del conocimiento 
1.1.4. Técnicas utilizadas en los procesos de descubrimiento del conocimiento 
1.1.5. Características de los buenos modelos de aprendizaje automático 
1.1.6. Tipos de información de Aprendizaje Automático 
1.1.7. Conceptos básicos de aprendizaje 
1.1.8. Conceptos básicos de aprendizaje no supervisado 

1.2. Exploración y preprocesamiento de datos 

1.2.1. Tratamiento de datos 
1.2.2. Tratamiento de datos en el flujo de análisis de datos 
1.2.3. Tipos de datos 
1.2.4. Transformaciones de datos 
1.2.5. Visualización y exploración de variables continuas 
1.2.6. Visualización y exploración de variables categóricas 
1.2.7. Medidas de correlación 
1.2.8. Representaciones gráficas más habituales 
1.2.9. Introducción al análisis multivariante y a la reducción de dimensiones 

1.3. Árboles de decisión 

1.3.1. Algoritmo ID3 
1.3.2. Algoritmo C4.5 
1.3.3. Sobreentrenamiento y poda 
1.3.4. Análisis de resultados 

1.4. Evaluación de clasificadores 

1.4.1. Matrices de confusión 
1.4.2. Matrices de evaluación numérica 
1.4.3. Estadístico de Kappa 
1.4.4. La curva ROC 

1.5. Reglas de clasificación 

1.5.1. Medidas de evaluación de reglas 
1.5.2. Introducción a la representación gráfica 
1.5.3. Algoritmo de recubrimiento secuencial 

1.6. Redes neuronales 

1.6.1. Conceptos básicos 
1.6.2. Redes de neuronas simples 
1.6.3. Algoritmo de backpropagation 
1.6.4. Introducción a las redes neuronales recurrentes 

1.7. Métodos bayesianos 

1.7.1. Conceptos básicos de probabilidad 
1.7.2. Teorema de Bayes 
1.7.3. Naive Bayes 
1.7.4. Introducción a las redes bayesianas 

1.8. Modelos de regresión y de respuesta continua 

1.8.1. Regresión lineal simple 
1.8.2. Regresión lineal múltiple 
1.8.3. Regresión logística 
1.8.4. Árboles de regresión 
1.8.5. Introducción a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) 
1.8.6. Medidas de bondad de ajuste 

1.9. Clustering 

1.9.1. Conceptos básicos 
1.9.2. Clustering jerárquico 
1.9.3. Métodos probabilistas 
1.9.4. Algoritmo EM 
1.9.5. Método B-Cubed 
1.9.6. Métodos implícitos 

1.10. Minería de textos y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) 

1.10.1. Conceptos básicos 
1.10.2. Creación del corpus 
1.10.3. Análisis descriptivo 
1.10.4. Introducción al análisis de sentimientos  

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