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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. APRENDIZAJE SUPERVISADO (I)

UNIDAD DIDÁCTICA 2. APRENDIZAJE SUPERVISADO (II)

UNIDAD DIDÁCTICA 3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

UNIDAD DIDÁCTICA 4. DEEP LEARNING

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
En una era donde el análisis de datos determina decisiones cruciales, nuestro curso "Data Mining, Machine Learning y Deep Learning (Big Data)" es el eslabón esencial para entender y manejar las herramientas analíticas más actuales. El programa abarca desde algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, hasta técnicas avanzadas de Deep Learning, todo ello con un enfoque práctico empleando Python, lenguaje de referencia en el campo del Data Science. A través del curso, los participantes aprenden a destilar datos en conocimiento, presentar resultados con impacto y comprender aplicaciones reales que transforman industrias. Alineado con escenarios profesionales contemporáneos, este curso integra análisis y visualización para capacitar en la toma de decisiones basadas en datos. Optar por este curso significa elegir una formación pertinente y dinámica, ajustada a las necesidades del mercado y la ciencia de datos actual.

Objetivos
- Conocer los algoritmos más utilizados de aprendizaje supervisado y no supervisado - Aprender a trabajar con ellos en Python - Aprender a analizar conjuntos de datos y extraer conclusiones de los mismos - Presentar las conclusiones extraídas mediante gráficos - Conocer casos de uso reales de técnicas de Machine Learning y de Deep Learning.
Salidas profesionales
El curso "Data Mining, Machine Learning y Deep Learning (Big Data)" abre un abanico de oportunidades laborales. Tras adquirir conocimientos en aprendizaje supervisado, no supervisado y Deep Learning, podrás desempeñarte como especialista en Ciencia de Datos, Ingeniero en Machine Learning, Analista de Big Data, o incluso explorar fronteras innovadoras en la IA. Profundiza en complejos algoritmos y modelos predictivos y sé un catalizador del cambio en la era de los datos.
Para qué te prepara
El curso de Data Mining, Machine Learning y Deep Learning (Big Data) te prepara para manejar algoritmos clave de aprendizaje supervisado y no supervisado, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos mediante Python, y comprender cómo se traducen estos análisis en soluciones prácticas. Adquirirás la habilidad de interpretar y presentar datos con efectividad, aplicando casos de uso reales que muestran el impacto de estas técnicas en diversas industrias.

A quién va dirigido
Dirigido a profesionales y entusiastas del análisis de datos, nuestro curso de Data Mining, Machine Learning y Deep Learning (Big Data) aborda desde algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado hasta técnicas avanzadas de Deep Learning. Los participantes aprenderán a procesar e interpretar datos con Python, visualizar hallazgos a través de gráficos e identificar aplicaciones prácticas en casos de uso reales, formando una base sólida en estas disciplinas esenciales.

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 data mining machine learning

Título de Curso en Data Mining, Machine Learning y Deep Learning 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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