Gracias a este Curso Universitario basado en el Relearning, utilizarás las técnicas más innovadoras del Aprendizaje Automático y Minería de Datos para resolver problemas del mundo real”

El Aprendizaje Automático y Minería de Datos son dos ámbitos en constante crecimiento, con una alta demanda en diversas industrias. La comunidad científica realiza con frecuencia investigaciones que acaban derivando en nuevas técnicas o herramientas para optimizar los algoritmos inteligentes. Esto posibilita que se produzcan avances en áreas como la salud, donde se emplean estos mecanismos para la interpretación de imágenes médicas, detección temprana de patologías y personalización de tratamientos terapéuticos.  En este sentido, los profesionales de la Inteligencia Artificial requieren una actualización constante de sus conocimientos para brindar los mejores servicios a sus clientes. A su vez, necesitan obtener destrezas prácticas para el correcto procesamiento de los datos y la evaluación de los modelos.  

En este contexto, TECH implementa un Curso Universitario en Aprendizaje Automático y Minería de Datos destinados a especialistas que quieran expandir sus horizontes laborales. Diseñado por expertos en dichas materias, el plan de estudios profundizará en cuestiones que comprenden desde los procesos de descubrimiento del conocimiento hasta el preprocesamiento de datos. Esto permitirá al alumnado equiparse con métodos avanzados para clasificar instancias de informaciones basándose en atributos específicos. Asimismo, el temario examinará el funcionamiento de las Redes Neuronales dada su importancia para ejecutar algoritmos que lleven a cabo tareas concretas a partir de datos. Por otro lado, los contenidos didácticos se centrarán en el Procesamiento del Lenguaje Natural para que los egresados se beneficien de los análisis descriptivos y la creación de corpus.  

Esta titulación universitaria dotará al alumnado de unas destrezas robustas, para que puedan aplicarlas con inmediatez a su práctica diaria y superar los desafíos que se produzcan durante el ejercicio de sus labores. Todo ello gracias al respaldo de un cuadro docente de primera calidad, así como a la revolucionaria metodología de TECH: el Relearning. Este sistema de aprendizaje se fundamenta en la reiteración de conceptos clave para garantizar que los alumnos afiancen los conocimientos de manera óptima, progresiva y natural.

Desarrollarás Algoritmos de Backpropagation través de 150 horas de la mejor enseñanza digital”

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

Profundizarás en los Modelos de Regresión y de Respuesta Continua para predecir el comportamiento de las variables continuas en función de otras explicativas”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Enriquecerás tus procedimientos diarios con las técnicas más innovadoras en los procesos de descubrimiento del conocimiento”

Cumplirás tus metas con la ayuda de las herramientas didácticas de TECH, entre las que destacan resúmenes interactivos y lecturas especializadas”

Este Curso Universitario en Aprendizaje Automático y Minería de Datos proporcionará al alumnado una educación sólida en estas áreas de la ciencia de datos, que son esenciales en la era actual de la información. El temario profundizará en la exploración y preprocesamiento de datos, para que el alumnado construya modelos predictivos eficientes. Asimismo, los materiales académicos ofrecerán las técnicas más avanzadas en la Evaluación de Clasificadores, para que los egresados midan el rendimiento de los modelos y diagnostiquen posibles problemas. La capacitación también abordará la estrategia del Clustering con el fin de lograr el agrupamiento de objetos no etiquetados.

La titulación universitaria contiene casos de estudio que elevarán tus competencias en la Exploración y Preprocesamiento de Datos”

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 

TECH te presenta una titulación universitaria única en su estilo que te permitirá dar un salto en tu profesión en solo 6 semanas. ¿A qué esperas para inscribirte?”