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Especialista MICROSOFT. Machine Learning y Científico de Datos

El Machine Learning es una de las ramas de la inteligencia artificial.

La idea es desarrollar algoritmos que sean capaces de aprender del análisis de datos y detectar patrones, permitiéndoles anticiparse o incluso actuar en consecuencia si están programados para ello. A pesar de que esto no es nuevo, pues ya se encuentra en muchas de las tecnologías que utilizamos hoy día, apenas se ha desarrollado un mínimo del potencial que habita en la inteligencia artificial.

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    Sobre el curso Especialista BD Analitycs. Machine Learning.

    Se trata de un curso intensivo en donde trabajarás mucho, pero donde encontrarás la satisfacción de dominar una profesión con futuro en apenas unos meses.

    En la parte de Machine Learning aprenderás a razonar como lo hace un científico de datos, viendo lo que significa cada aplicación de cada algoritmo, debatirás la idoneidad de las diferentes soluciones y verás cómo se pueden interpretar creando conocimiento y aportando valor a los diferentes problemas de los clientes. Todo ello programando en el entorno de Rstudio, Google Colab, Knime y H2O.

    En la parte de Python aprenderás todos los conceptos de programación del lenguaje con mayor tasa de crecimiento en la actualidad. Podrás aplicarlo a Machine Learning, así como a Internet de las cosas, Blockchain, desarrollos de páginas web, etc.

    MACHINE LEARNING. Analisis de Datos Predictivo.

    El mecanismo por el que el Machine Learning hace el Análisis, es la detección de patrones en millones de datos. Esta es una primera diferencia importante respecto al BI tradicional, a la que podríamos añadir, a nuestro modo de entender, estos tres aspectos:

    • Frente al uso de datos agregados, el Machine Learning utiliza datos individuales con características definitorias de cada una de las instancias. De esta forma se pueden usar miles de variables para detectar los patrones.
    • En lugar de basarse en una analítica descriptiva, el Machine Learning ofrece una analítica predictiva. Es decir, no solo hace una valoración de lo que ha pasado y extrapola tendencias generales, sino que hace predicciones individualizadas en el que los detalles y matices definen los comportamientos del futuro.
    • Los paneles de visualizaciones o dashboards se sustituyen por aplicaciones predictivas. Estamos hablando de uno de los mayores potenciales del Machine Learning: los algoritmos predictivos aprenden automáticamente de los datos y sus modelos se pueden integrar en aplicaciones para dotarlas de capacidades predictivas. Los modelos se reentrenan periódicamente para que aprendan automáticamente de nuevos datos.

     Duración:

    200 Horas / 3-5 meses

     Modalidad:

    Presencial, Telepresencial y Online

     Requisitos Previos:

    Conocimientos básicos de informática e internet

    Certificación

    Una vez finalizado el curso obtendrás la certificacione:

    • Examen DP-100
    • Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

    Para qué te prepara este curso

    Con este curso práctico estarás preparado para ejercer una profesión como científico de datos, profesional con conocimientos empresariales, estadísticos y de programación, aportando soluciones diferentes a las que trabaja a través de los lenguajes de programación. También podrás evolucionar a programador de Python con unos fundamentos sólidos de estadística y de algoritmos predictivos.

    Este curso te prepara para manejar las técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), identificar patrones en los datos, realizar pronósticos y llevar a cabo casos de uso relacionados con el mundo del dato.

    Conocer las principales herramientas que se utilizan actualmente en este campo, tener unas bases estadísticas suficientes para la ejecución de modelos estadísticos, aplicación de algoritmos y cualquier técnica cuyo fin sea el aprovechamiento de los datos para conseguir conocimiento. Conocer los principales algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, y acercar al alumno a las bases de procesamiento y limpieza de bases de datos. También podrás evolucionar a programador de Python con unos fundamentos sólidos de estadística y de algoritmos predictivos. Podrás ejercer una profesión como científico de datos, profesional con conocimientos empresariales, estadísticos y de programación, aportando soluciones diferentes a las que trabaja a través de los lenguajes de programación.

    Salidas laborales

    Los datos de la empleabilidad de Machine Learning son muy favorables. Ya en 2015 el pronóstico para ese año de la consultora Gartner era que se crearían 4.4 millones de empleos entorno al Big Data.

    En 2020, un estudio realizado por Universia informa de que la profesión de experto en minería de datos y Big Data, es la tercera profesión con más empleabilidad, con un porcentaje de 89%. Es por eso, que la formación en Big data y IA es una de las mejores opciones para aquello profesionales que desean ampliar sus conocimientos y su perfil en busca del trabajo de sus sueños.

    Las principales facultades de estadística NO dan en sus estudios de grado una formación exhaustiva de machine learning necesaria para optar a puestos de trabajo como data-scientist.

    Nuestra oferta es un compromiso de preparación con los conocimientos necesarios para optar a puestos de trabajo en sólo 3-5 meses a través de una formación intensiva por un coste mucho menor que el de una universidad privada y en menos tiempo que los máster oficiales de las universidades públicas.

    Objetivo del curso

    El aprendizaje automático o Machine Learning tiene por objetivo desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a partir de una información suministrada en forma de ejemplo (entrenamiento).

    Temario

    Formación Técnica

    Esta FT sirve de introducción para el curso de Machine Learning. Se pretende acercar al alumno a los principales lenguajes con los que debería estar familiarizado un Data Scientist, así como las principales herramientas de visualización. Además, se dan a conocer otras herramientas útiles en el campo de la ciencia de datos.

    UNIDAD 1. Introducción a R

    ¿Qué es R?
    • Creación de documentos con Jupyter Notebook.
    • Introducción a la generación de gráficos usando Pandas y Numpy.

     

    Tidyverse
    • Importación y análisis de datos.
    • Datos tidy.
    • Manipulación de Data Frames.
    • Agrupaciones
    Ggplott2
    • Visualización de datos y gráficas.
    • Diagramas básicos, diagramas de enrejado, diagramas de dispersión y cómo ver distribuciones de datos.
    • Personalización de los diagramas
    Otras librerías y funciones
    • Librerías adicionales para computación y minería de datos.

    UNIDAD 2. Introducción a las herramientas de visualización

    ¿Qué es el Data Viz?
    • Principios de la visualización de datos.

    • Visualización de datos multidimensionales.

    • Relaciones entre conjuntos de datos

    Introducción a Power BI
    • Instalación de Power BI Desktop.

    • Captura de datos y generación de informes.

    Otros conceptos de Power BI
    • Paneles de POWER BI
    Otras herramientas de visualización
    • Repaso a otras aplicaciones de visualización de datos.

    UNIDAD 3. Introducción a otras herramientas

    Fundamentos del lenguaje Python
    • Uso de un entorno de desarrollo.

    • Variables, datos y operadores.

    • Estructuras condicionales.

    • Bucles.

    • Funciones.

    Proceso de datos con Python
    • Datos compuestos.

    • Listas, tuplas y diccionarios.

    • Consultas por compresión.

    H2O
    • Herramienta para Machine Learning y aprendizaje estadístico.

    • Instalación de H2O.

    • Carga datos, entramiento y predicciones.

    Formación Específica

    Nivel I: Fundamentos estadísticos e introducción al ML

    Objetivos:

    • Conocer las principales bases estadísticas sobre las que se sustenta el ML
    • Entender los fundamentos del ML
    • Manejar las principales técnicas de importación y limpieza de datos
    • Emplear modelos estadísticos sencillos que puedan ser ágilmente implementados
    • Acercarse a los KPIS de performance de un modelo: cross validation y otras métricas

    Contenidos:

    1. Metodología CRISP-DM e introducción a la estadística

    • Primera aproximación a las metodologías de trabajo
    • Nociones básicas de estadística
    • Estadística multivariante
    • Funciones de densidad y distribución
    • Estadística inferencial y estadística bayesiana

    2. Fundamentos de Machine Learning

    • Uso de funciones
    • Módulos y paquetes
    • Ejemplos de aplicaciones

    3. Tratamiento de bases de datos

    • Ejemplos en R
    • Ejemplos en python
    • Notebooks en jupyter y otros lenguajes
    • Técnicas de reducción de variables

    4. Primeros algoritmos

    • ANOVA
    • Time series
    Nivel II: Algoritmos de Machine Learning I. Aprendizaje supervisado y no supervisado

    Objetivos

    • Conocer los principales algoritmos del ML
    • Diferenciar entre algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
    • Diferenciar entre algoritmos: regresión, clasificación
    • Acercar al estudiantes los problemas principales del ML: clasificación y regresión

    Contenidos

    5. Algoritmos de clustering y reglas de asociación

    • Ejemplos
    • Aplicación

    6. Técnicas de exploración de datos y Data Viz

    • Data visualization
    • Exploración de bases de datos

    7. Naïve Bayes, KNN y árboles de decisión

    • Algoritmos
    • Aplicaciones

    8. Procesamiento del lenguaje natural y minería de textos

    • Introducción
    • Ejemplos
    • Aplicaciones
    Nivel III: Algoritmos de Machine Learning II. Aprendizaje no supervisado y Deep learning

    Objetivos

    • Conocer los principales algoritmos del ML
    • Diferenciar entre algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
    • Diferenciar entre algoritmos: regresión, clasificación
    • Acercar al estudiante s los problemas principales del ML: clasificación y regresión

    Contenidos

    9. Regresión básica

    • Regresión lineal
    • Regresión logística
    • Aplicaciones

    10. Máquinas de vector soporte y redes neuronales unicapa

    • Ejemplos
    • Aplicaciones

    11. Adaboosting y Xboosting

    • Adaboosting: Aplicaciones y ejemplos
    • Xboosting: Aplicaciones y ejemplos

    12. Deep Learning

    • Fundamentos de Deep Learning
    • Deep Learning aplicado
    • Deep Learning para textos e imágenes

    Microsoft DP100 Machine Learning

    Creación de modelos de Machine Learning

    El aprendizaje automático es la base de la inteligencia artificial y el modelado de predicción. Obtenga información sobre los principios fundamentales del aprendizaje automático y sobre cómo usar herramientas y marcos comunes para entrenar, evaluar y usar modelos de Machine Learning.

    • Exploración y análisis de datos con Python:   Introducción. Entrenamiento y evaluación de modelos de regresión.  Entrenamiento y evaluación de modelos de clasificación. Entrenamiento y evaluación de modelos de agrupación en clústeres. Entrenamiento  y evaluación de modelos de aprendizaje profundo

    Creación de modelos predictivos sin código con Azure Machine Learning

    El aprendizaje automático es fundamental para la inteligencia artificial, y muchas aplicaciones y servicios modernos dependen de modelos predictivos de aprendizaje automático. Aprenda a usar Azure Machine Learning para crear y publicar modelos sin necesidad de escribir código.

    • Uso de aprendizaje automático automatizado en Azure Machine Learning:  Introducción. ¿Qué es Machine Learning?. Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning. Creación de recursos de proceso. Exploración de datos. Entrenar un modelo de Machine Learning. Implementación de un modelo como servicio. Prueba de conocimientos.
    • Creación de un modelo de regresión con el Diseñador de Azure Machine Learning
    • Creación de un modelo de agrupación en clústeres con el diseñador de Azure Machine Learning
    Compilación de soluciones de IA con Azure Machine Learning

    Azure Machine Learning es una plataforma en la nube diseñada para entrenar, implementar, administrar y supervisar modelos de aprendizaje automático. Obtenga información sobre cómo usar el SDK de Python para Azure Machine Learning a fin de crear soluciones de IA para empresas.

    • Introducción al SDK de Azure Machine Learning: Introducción. Áreas de trabajo de Azure Machine Learning.  Ejercicio: creación de un área de trabajo. Herramientas e interfaces de Azure Machine Learning. Experimentos de Azure Machine Learning. Ejercicio: ejecución de experimentos. Prueba de conocimientos

    • Entrenamiento de un modelo de Machine Learning con Azure Machine Learning

    • Uso de datos en Azure Machine Learning

    • Uso de Compute en Azure Machine Learning

    • Orquestación del aprendizaje automático con canalizaciones

    • Implementación de servicios de aprendizaje automático en tiempo real con Azure Machine Learning

    Certificación oficial

    El alumno accede al registro oficial de técnicos  en una tecnología determinada, que lo homologa para ejercer su profesión a nivel internacional.

    Certificamos a nuestros alumnos en toda España y América Latina.

    Programas InTalent. Prácticas en empresa y Bolsa activa de empleo

    Cursos prácticos orientados a cultura de empresa

    Más de 30 años de experiencia nos avalan

    Tutorías online por vídeollamada

    Acceso a laboratorio en Cloud

    Formación bonificada para las empresas

    Cloud Formación como entidad inscrita con el código 16753 en el Registro Estatal de Entidades de Formación, gestiona e imparte, dentro de la iniciativa de Formación Programada por las Empresas, formación profesional para el empleo, de acuerdo con lo establecido en la Ley 30/2015, de 9 de septiembre.

    Cloud Formación, les ayuda de forma gratuita a consultar el importe del crédito de su empresa para este año.