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Especialista BD Analitycs. Machine Learning.

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

    Entorno de Python y herramientas.

    Instalación y configuración de Python.

    • Instalación de Python con el entorno Anaconda y PyCharm Community.
    • Explicación de los “Enviroments” de Python para personalizar instalaciones.
    • Concepto de módulos e instalación de nuevos módulos usando la consola de comandos.
    • Primeros conceptos de programación con Python usando consolas: Qt Console y Powershell Prompt.

    Herramientas de desarrollo.

    • Uso de los entornos de desarrollo Spyder y PyCharm para crear programas de Python.
    • Fundamentos de programación: uso de variables y funciones.

    Programación estructurada con Python.

    • Reglas de diseño del código.
    • Uso de bucles.
    • Uso de if-elif-else.

    Estructuras de datos en Python.

    • Uso de tuplas, listas y diccionarios.
    • Sintaxis de manipulación de colecciones de datos.
    Herramientas de computación de datos.

    Uso de Jupyter Notebook y JupyterLab.

    • Creación de documentos con Jupyter Notebook.
    • Introducción a la generación de gráficos usando Pandas y Numpy.

    Uso de RStudio.

    • Introducción a la computación estadística y generación de gráficos con la herramienta RStudio.

    Uso de Glueviz.

    • Introducción a la visualización de datos multidimensionales.
    • Exploración de relaciones entre conjuntos de datos.

    Uso de Orange.

    • Introducción a la minería de datos con la herramienta Orange.
    • Visualización y análisis de datos.

     

    Bases de datos y automatización.

    Uso de bases de datos relacionales.

    • Introducción al uso de base de datos relacionales con SQLite3.
    • Creación de tablas relacionales.
    • Operaciones DML: insert, update y delete.
    • Operaciones de consulta.

    Uso de bases de datos no relacionales.

    • Instalación de MongoDB.
    • Creación y operaciones con documentos.

    Uso de bases de datos no relacionales.

    • Instalación y configuración de Git.
    • Ejemplos de control de versiones al crear aplicaciones con PyCharm.

     

    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

    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.

    Les recordamos a todas las empresas de menos de 50 personas, que pueden acumular el crédito no consumido de un año para el siguiente, siempre que se comunique expresamente dicha intención, a través de la plataforma de Fundae, antes del 30 de junio.

    En CLOUD FORMACIÓN buscamos las mejores soluciones formativas para nuestros clientes, ya sean empresas o particulares, con el objetivo de ofrecer una experiencia formativa ágil y práctica.

    Si deseas información detallada sobre un programa o eres una empresa y buscas formación bonificada, puedes venir y visitar nuestras instalaciones en cualquier momento, estaremos encantados de atenderte o bien llamarnos ...

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    911 610 387