Machine Learning con Python. Descubre el Potencial de la Inteligencia Artificial
Descripción
Introducción al Machine Learning
-Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
-Tipos de Machine Learning
Introducción a Python
-Importar librerías y fuentes de datos
-Conceptos básicos de Python
-Variables en Python
-Creación de listas y extracción de datos
-Diccionarios
-Bucles
Machine Learning - Clasificación
-Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, --Naive Bayes, Logistic Regression. KNN)
-Decision Tree
-Support Vector Machine (SVM)
-Naive Bayes
-Logistic Regression
-KNN (K-Nearest Neighbors)
Machine Learning - Regresión
-Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal
-¿Cuáles son las fases de un proyecto de Machine Learning Regresión?
Machine Learning - Clustering
- Aplicaciones del Clustering
-¿Cuáles son las fases de un proyecto de Machine Learning Clustering?
Machine Learning - Reglas de Asociación
-¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN?
-¿Qué métricas existen en modelo de Reglas de Asociación?
-Algoritmo Reglas de Asociación - "Apriori"
-Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
-Tipos de Machine Learning
Introducción a Python
-Importar librerías y fuentes de datos
-Conceptos básicos de Python
-Variables en Python
-Creación de listas y extracción de datos
-Diccionarios
-Bucles
Machine Learning - Clasificación
-Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, --Naive Bayes, Logistic Regression. KNN)
-Decision Tree
-Support Vector Machine (SVM)
-Naive Bayes
-Logistic Regression
-KNN (K-Nearest Neighbors)
Machine Learning - Regresión
-Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal
-¿Cuáles son las fases de un proyecto de Machine Learning Regresión?
Machine Learning - Clustering
- Aplicaciones del Clustering
-¿Cuáles son las fases de un proyecto de Machine Learning Clustering?
Machine Learning - Reglas de Asociación
-¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN?
-¿Qué métricas existen en modelo de Reglas de Asociación?
-Algoritmo Reglas de Asociación - "Apriori"
Dirigido a
Personas que se quieran convertir en científicos de datos aprendiendo en qué consiste el Machine Learning para poder sacar el máximo provecho de la información.
Data Scientists que quieran aprender cuáles son los diferentes tipos de Machine Learning así como sus algoritmos y cómo aplicarlos fácilmente con Python.
Analistas de datos que manejan datos en su día a día y quieren obtener un plus explorando la información con el aprendizaje automático.
Perfiles junior que quieran especializarse en una rama con un increíble potencial para el futuro muy valorada en el mercado.
Profesionales de negocios que quieran dar un valor añadido en su compañía o negocio personal.
Data Scientists que quieran aprender cuáles son los diferentes tipos de Machine Learning así como sus algoritmos y cómo aplicarlos fácilmente con Python.
Analistas de datos que manejan datos en su día a día y quieren obtener un plus explorando la información con el aprendizaje automático.
Perfiles junior que quieran especializarse en una rama con un increíble potencial para el futuro muy valorada en el mercado.
Profesionales de negocios que quieran dar un valor añadido en su compañía o negocio personal.
Información del curso
Curso
Fechas13/11/2024 - 31/12/2024
Duración (nº horas)25,0
Horario
(Inscripciones libres fechas y horario libres).
FormatoOn-Line
Localización
A través de la plataforma Moodle Talio https://aula.talioforma.com/
IdiomaCastellano
Plazas disponibles2/20
Titulaciónown:De asistencia propio de GAIA
Coste
Curso enmarcado en el Digital Tatent Hub. Gratuito para empresas socias de GAIA. Otro tipología de empresas pueden ponerse en contacto con dth-academy@gaia.es.
Ver política cancelación en la ficha del curso
Ofrecido por
