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Curso de Machine Learning con Python

Descubre el machine learning con python y benefíciate de todas sus ventajas.

Objetivos

Al finalizar el curso el alumno será capaz de:

  • Trabajar con machine learning en Python.
  • Diferenciar los distintos tipos de regresión que existen.
  • Saber los distintos modelos que existen en machine learning.
  • Realizar análisis de los datos que se utilizan.

¿A quién va dirigido?

Este curso esta orientado a todo profesional con interés en aprender machine learning con el lenguaje de programación Python.

Duración
Consultar
Requisitos
Tener conocimientos de álgebra linear (vectores, matrices, derivadas), cálculo, probabilidad y tener una base sólida en el lenguaje de programación Python. Además de tener permisos para instalar software en el equipo.
Bonificación FUNDAE
Sí, solo disponible para empresas.

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    • Responsable de los datos: IMAGINA WEB & MOBILE TECHNOLOGIES S.L.
    • Finalidad de los datos: Responder a la información solicitada, envío de boletines de noticias y ofertas.
    • Destinatarios: IMAGINA WEB & MOBILE TECHNOLOGIES S.L. No se cederán los datos a terceros.
    • Derechos: En cualquier momento puedes acceder, recuperar y borrar tu información.

    Temario

                   

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    1

    Tema 1

    • Introducción y Máxima verosimilitud
    • Regresión Lineal y Mínimos Cuadrados
    2

    Tema 2

    • Regresión Ridge
    • Regla Bayes y dilema sesgo-varianza
    3

    Tema 3

    • Regresión Lineal Bayesiana
    • Regresión Lineal escasa
    4

    Tema 4

    • Vecinos mas próximos y clasificadores Bayes
    • Clasificadores lineales y Perceptrón
    5

    Tema 5

    • Regresión Logística y aproximación Laplace
    • Métodos Kernel y Procesos Gausianos
    6

    Tema 6

    • Clasificadores de margen máximo y Máquinas de vector de soporte (SVM)
    • Árboles de Decisión
    7

    Tema 7

    • Boosting
    • Clustering y K-Medias
    8

    Tema 8

    • Algoritmo EM para máxima verosimilitud
    • Modelos mixtos
    9

    Tema 9

    • Factorización Matricial, Filtro colaborativo para recomendación
    • Factorización Matricial no negativa
    10

    Tema 10

    • Análisis de Componente Principal
    • Modelos de Markov
    11

    Tema 11

    • Modelos de Markov escondidos
    • Modelos de Continuo espacio-tiempo
    12

    Tema 12

    • Análisis de Asociación
    • Selección de Modelos
               

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    Tutor personal
    Proyecto final
    Diploma de certificación
    Plataforma online
    Disponibilidad horaria
    Bolsa de empleo

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