Especialista Microsoft. Machine Learning y Científico de Datos
Técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), identificar patrones en los datos, realizar pronósticos, y llevar a cabo casos de uso, relacionados con el mundo del dato.
FORMACIÓN DATA
Profesional con conocimientos empresariales, estadísticos y de programación
Fundamentos sólidos de estadística y de algoritmos predictivos.
El Machine Learning es una de las ramas de la inteligencia artificial, la idea es desarrollar algoritmos que sean capaces de aprender del análisis de datos y detectar patrones, permitiéndoles anticiparse o incluso actuar en consecuencia si están programados para ello. A pesar de que esto no es nuevo, pues ya se encuentra en muchas de las tecnologías que utilizamos hoy día, apenas se ha desarrollado un mínimo del potencial que habita en la inteligencia artificial.
Con este curso práctico, estarás preparado para ejercer una profesión como Científico de Datos. Profesional con conocimientos empresariales, estadísticos y de programación, aportando soluciones diferentes a las que trabaja, a través de los lenguajes de programación. También podrás evolucionar a programador de Python, con unos fundamentos sólidos de estadística y de algoritmos predictivos.
Objetivos:
- Aprender las principales herramientas que se utilizan actualmente en este campo.
- Tener unas bases estadísticas suficientes para la ejecución de modelos estadísticos.
- Aplicación de algoritmos y cualquier técnica cuyo fin sea el aprovechamiento de los datos, para conseguir conocimiento.
- Conocer los principales algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Acercar al alumno a las bases de procesamiento y limpieza, de bases de datos.
- También podrás evolucionar a programador de Python con unos fundamentos sólidos de estadística y de algoritmos predictivos.
Certificación:
Al finalizar las clases de la formación específica obtendrás la certificación:
Examen DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
¿Qué es el Machine Learning?
El aprendizaje automático o Machine Learning, tiene por objetivo desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos, y reconocer patrones a partir de una información suministrada en forma de ejemplo (entrenamiento).
El mecanismo por el que el Machine Learning hace el Análisis, es la detección de patrones en millones de datos. Esta es una primera diferencia importante respecto al BI tradicional, a la que podríamos añadir, estos tres aspectos:
#1. Frente al uso de datos agregados, el Machine Learning utiliza datos individuales con características
definitorias, de cada una de las instancias.
#2. En lugar de basarse en una analítica descriptiva, el Machine Learning ofrece una analítica predictiva.
#3. Los paneles de visualizaciones o dashboards, se sustituyen por aplicaciones predictivas.
Cursos DATA (PROGRAMACIÓN Y BIG DATA)
CONTENIDO ESPECÍFICO
Contenidos por cada tecnología
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CERTIFICADO
Registro de técnico homologado
BOLSA EMPLEO
Prácticas en empresa y bolsa de empleo
Programa del curso
Avance de contenidos incluidos en el curso de Especialista Microsoft Machine Learning y Científico de Datos.
Introducción a las herramientas
de visualización
- ¿Qué es el Data Viz?
- Introducción a Power BI.
- Otros conceptos de Power BI.
- Otras herramientas de visualización.
Fundamentos estadísticos e introducción al Machine Learning
- Metodología CRISP-DM e introducción a la estadística.
- Fundamentos de Machine Learning.
- Tratamiento de bases de datos.
- Primeros algoritmos.
Algoritmos de Machine Learning I. Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Algoritmos de clustering y reglas de asociación.
- Técnicas de exploración de datos y Data Viz.
- Naïve Bayes, KNN y árboles de decisión.
- Procesamiento del lenguaje natural y minería de textos.
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