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INFORMACIÓN SOBRE CURSOS GRATUITOS 2025
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MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON
Objetivos:
Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.
Se recomienda tener previamente conocimientos básicos de Programación y de Álgebra y Estadística para seguir el curso con éxito.
Requisitos:
Ser trabajador en Régimen General, Autónomo o en situación de ERTE de cualquier sector.
Consulte disponibilidad de plazas para personas desempleadas con demanda de empleo activa.
Ficha técnica
- Tipo de formación
- ONLINE (con tutor)
- Horas
- 150
- Horas teleformación
- 150
1. INTRODUCCIÓN AL CURSO
1.1. Introducción al Python
1.2. Librería de Python para Machine Learning.
1.3 Machine Learning. Introducción.
2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
2.1. Definición y aplicaciones.
2.2 Medidas de rendimiento.
2.3 Modelos lineales
2.4 Modelos supervisados de ML. árboles, SVM, redes neuronales.
2.5 Combinación de modelos. Random Forest.
3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
3.1. Definición y aplicaciones.
3.2 Medidas de rendimiento.
3.3 Clustering. Tipos
3.4 Biclustering
3.5 Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
3.6 Análisis de la cesta.
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Objetivos:
Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.
Se recomienda tener previamente conocimientos básicos de Programación y de Álgebra y Estadística para seguir el curso con éxito.
Requisitos:
Ser trabajador en Régimen General, Autónomo o en situación de ERTE de cualquier sector.
Consulte disponibilidad de plazas para personas desempleadas con demanda de empleo activa.