Machine Learning con Python

SKU SINT-631

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El curso Machine Learning con Python está diseñado para enseñar los fundamentos del aprendizaje automático, desde regresión hasta redes neuronales, usando Python.

Rutas de Aprendizaje relacionadas

Descripción del curso

El aprendizaje automático, o “machine learning”, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones y tomar decisiones basadas en datos, sin intervención humana directa. En lugar de ser programadas de manera explícita para realizar una tarea específica, estas máquinas aprenden de manera autónoma a través de la experiencia y la exposición a datos.
Las principales temáticas por abordar en este curso son introducción práctica a machine learning, regresión, clustering y redes neuronales. El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA 8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 2 en el área de Aprendizaje Automático (MLNG), de manera que comprendan las técnicas existentes de aprendizaje automático para su aplicación en la resolución de problemas y en el manejo de conjuntos de datos.

Contenidos

1. Introducción práctica a Machine Learning.

2. Regresión.

3. Clustering.

4. Redes Neuronales.

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Fundamentos de Python

Certificado e Insignia Digital

Al finalizar el curso el estudiante obtiene un título e Insignia digital, socializable en tiempo real basada en tecnología blockchain que permite una vista más completa tras el logro alcanzado por el estudiante al poderla vincular con evidencias del resultado del aprendizaje en su perfil profesional. Es una certificación segura.

Machine Learning con Python

Metodología XperiencEd™

Nuestra metodología de aprendizaje, un pilar clave de Credentials as you Grow

Experiencia educativa con un enfoque 20% teoría, 60% práctica y 20% reflexión.

Integra estrategias de aprendizaje activas y experiencias prácticas para potenciar el desarrollo de habilidades técnicas y power skills.

Promueve un aprendizaje vivencial, donde la resolución de problemas en escenarios reales y la aplicación inmediata del conocimiento en entornos empresariales fortalecen la formación profesional.

Información adicional

Fecha de inicio

Horario

Profesor

Área de formación

Sistemas inteligentes.

Modalidad

Virtual en vivo.

Duración

16 horas.

Nivel de complejidad

Intermedio.

Perfil de ingreso

Conocimientos básicos sobre Python y análisis de datos.

Perfil de salida

– Analista de datos, Científico de datos.