IFCD093PO·Especialidad Multisectorial

IFCD093PO Machine learning aplicado usando Python

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.

Compatibilidad
SCORM 1.2. Compatible con Moodle, Canvas, Blackboard, TalentLMS y otros
Trazabilidad para FUNDAE
Registros completos de actividad y evaluación, listos para auditoría
Idiomas
Castellano, catalán, euskera y gallego
Última revisión
2026

Para quién es

Esta acción formativa está dirigida a profesionales de los siguientes sectores:

Servicios a las empresas
Convenios: Empresas de consultoría y estudios de mercado y de la opinión pública
Economía e industria digital
Convenios: Economía e industria digital

Contenido del programa

  • Introducción al curso(2h)

    Antes del contenido

    • Introducción
    • Objetivos
    • Diagrama
    • Quiz mixto

    Contenido teórico

    • Introducción al Python
    • Librerías de Python para Machine Learning
    • Introducción al Machine Learning

    Después del contenido

    • Podcast
    • Recuerda
    • Flashcards
    • Quiz mixto
    • Quiero saber más
  • Aprendizaje supervisado(2h)

    Antes del contenido

    • Introducción
    • Objetivos
    • Diagrama
    • Quiz mixto

    Contenido teórico

    • Definición y aplicaciones
    • Medidas de rendimiento
    • Modelos lineales
    • Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales
    • Combinación de modelos. Random Forest

    Después del contenido

    • Podcast
    • Recuerda
    • Flashcards
    • Quiz mixto
    • Quiero saber más
  • Aprendizaje no supervisado(2h)

    Antes del contenido

    • Introducción
    • Objetivos
    • Diagrama
    • Quiz mixto

    Contenido teórico

    • Definición y aplicaciones
    • Medidas de rendimiento
    • Clustering. Tipos
    • Biclustering
    • Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
    • Análisis de la cesta

    Después del contenido

    • Podcast
    • Recuerda
    • Flashcards
    • Quiz mixto
    • Quiero saber más

Actividades del módulo

  • Aplicaciones prácticas
  • Glosario
  • Bibliografía
  • Legislación de referencia
  • Actividades prácticas
  • Examen

Diseñado para que terminen

Los cursos buenos son los que se terminan. Cada recurso está pensado para mantener a tus estudiantes avanzando: desde el primer objetivo hasta el cierre del curso.

  • Objetivos

    Saben qué van a aprender al inicio de cada tema. Sin avanzar a ciegas.

  • Diagramas

    Conceptos clave visualizados antes de leer. Menos esfuerzo, mejor retención.

  • Podcasts

    Otro formato para avanzar fuera del ordenador: en el coche, andando, entre tareas.

  • Autoevaluaciones

    Saben dónde están en cada paso. Sin sorpresas al final del curso.

  • Tarjetas de estudio

    Repasan en 5 minutos. No tienen que releer todo el tema antes de avanzar.

  • Recuerda

    Cierre de cada tema con lo esencial. Pasan al siguiente con todo claro.

  • Quiero saber más

    Opcional, para curiosos. No alarga el curso de quien solo quiere terminar.

Demo abierta

Pruébalo tú mismo. Un curso completo, sin formularios.

SEAD025PO Básico de Gestión de Prevención de Riesgos Laborales · 50h · 4 idiomas

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O en:Català·Galego·Euskara

Bonificación FUNDAE

Ocupados 2024-2027, 2ª Fase

ESTATAL_2024_27_F2

PrioritariaInnovaciónDescarbonizaciónDigitalización

Importe subvencionable y modalidades

Lo que tú cobras por estudiante al impartir esta acción bonificada. No es el precio del SCORM.

Presencial

Duración

150h

Importe subvencionable por estudiante

1322€

Módulo económico: 8.81€/hora

Teleformación

Duración

150h

Importe subvencionable por estudiante

834€

Módulo económico: 5.56€/hora