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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MACHINE LEARNING. IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMOS EN PYTHON Y HERRAMIENTAS Y/O LIBRERÍAS DE MACHINE LEARNING.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DEEP LEARNING. IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMOS EN PYTHON Y HERRAMIENTAS Y/O LIBRERÍAS DE DEEP LEARNING.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATA SCIENCE. ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS EMPLEANDO LA HERRAMIENTA POWERBI.

UNIDAD DIDÁCTICA 4. DESARROLLO DE APLICACIONES REALES.

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
En una era donde el Machine Learning, el Deep Learning y la Data Science son pilares de la innovación, nuestro curso proporciona una inmersión estratégica en estas disciplinas. Mediante la exploración de algoritmos en Python y el uso de herramientas especializadas, el alumno se capacitará en la implementación efectiva de soluciones de aprendizaje automático y profundo, tanto supervisadas como no supervisadas. Se fomentará el análisis crítico y la modelización de datos, permitiendo la creación de informes perspicaces y cuadros de mando interactivos mediante PowerBI. La formación culmina con el desarrollo de aplicaciones reales, amalgamando teoría y práctica para abordar desafíos complejos. Este curso eleva competencias esenciales a través de ejercicios prácticos, estableciendo las bases para resolver problemáticas de la industria con visión y destreza.

Objetivos
El objetivo que se persigue es la puesta en práctica de los conocimientos teóricos de Machine Learning, Deep Learning y Data Science, mediante la realización y resolución de casos prácticos. 1. Desarrollo de la capacidad de implementar algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. - Implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado. - Implementación de algoritmos de aprendizaje No supervisado. - Implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado y No supervisado empleando herramientas y librerías de Machine Learning y Deep Learning 2. Desarrollo de capacidades en Data Science como son: Analizar y modelar datos. - Elaborar informes. - Desarrollar cuadros de mando interactivos. 3. Desarrollo de las capacidades de estrategia para resolver un problema de Machine Learning, Deep Learning o Data Science. - Mediante la realización de ejercicios prácticos, el alumno, implementará mediante lenguaje de programación las funciones necesarias para la construcción de algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. Además de enfrentarse a un conjunto de datos, de donde realizará el análisis de los mismos, generando informes, estudiando las relaciones entre los mismos, así como visualizarlos de forma clara e intuitiva. - Finalmente el alumno, se enfrentará a una aplicación real, en las que emplea sus conocimientos teóricos y prácticos para resolver empleando la estrategia más adecuada un problema de Machine Learning.
Salidas profesionales
Tras completar la formación en Machine Learning y Deep Learning, con destreza en Python y herramientas especializadas, los egresados están listos para liderar proyectos de IA en sectores tecnológicos, financiero o salud. Además, con habilidades en Data Science y análisis visual en PowerBI, podrán desempeñarse como analistas de datos, diseñando estrategias basadas en información cuantitativa. Finalmente, con experiencia en desarrollo de aplicaciones reales, serán candidatos para roles de ingeniero de software con enfoque en Inteligencia Artificial.
Para qué te prepara
El curso "Aplicaciones Prácticas de Machine Learning, Deep Learning y Data Science" te prepara para aplicar eficazmente algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado con Python y librerías específicas. Adquirirás la habilidad de analizar y visualizar datos utilizando Power BI, creando informes y dashboards interactivos. A través de ejercicios prácticos, aprenderás a construir soluciones para desafíos reales, optimizando tu estrategia para encarar problemas del ámbito de Machine Learning con un enfoque práctico y estratégico.

A quién va dirigido
Este curso está diseñado para profesionales y entusiastas que buscan aplicar y fortalecer sus habilidades en Machine Learning y Deep Learning, utilizando Python y librerías especializadas. Se aborda también la ciencia de datos, aprendiendo a analizar e interpretar conjuntos de datos con Power BI. Al culminar, los participantes serán capaces de trasladar la teoría a la resolución de casos concretos y desarrollar aplicaciones reales, perfeccionando su estrategia analítica y técnica.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de curso aplicaciones prácticas machine learning y deep learning

Título de Curso de Aplicaciones Prácticas de Machine Learning, Deep Learning y Data Science con 200 horas expedido por Structuralia
STRUCTURALIA
STUCTURALIA_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Rafael Marín Sastre

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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