IFCD093POMachine learning aplicado usando Python
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- 150h
- Presencial o Teleformación
- Programa oficial SEPE
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Contenido del programa
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.
Sí, cubre el programa oficial del SEPE. 150h. Ver ficha oficial del SEPE (PDF) →
- 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
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