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Curso Superior de Machine Learning

Curso Superior de Machine Learning
Dos títulos

Obtendrás un diploma Deusto Formación y un título acreditativo de la Universidad Católica de Murcia (UCAM).

UcamUniversidad
EmpresasColaboradoras
Avalado por
PUE Academy
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350 horas
Disfruta de 350 horas carga lectiva en el curso
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Mega profesional
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Este es el tuyo.

Certificación IT Specialist

Obtén tus certificaciones IT Specialist en las áreas de Python y Data Analytics con tu formación y destaca competencias claves para profesional de las IT.

Esta certificación expedida por PUE está diseñada para validar y reconocer la experiencia y las habilidades de los alumnos en una amplia variedad de áreas de TI. Es un reflejo de su dedicación y compromiso con la educación continua y el crecimiento profesional.

Salidas Profesionales del Curso de Machine Learning

Este curso está especialmente diseñado para contribuir a la especialización de los siguientes puestos:

  • Desarrolladores de Python
  • Ingeniero de prompts
  • Técnico de datos
  • Analista de BI
  • Desarrollador de IA
  • Tester de modelos y aplicaciones

Somos agencia de colocación autorizada por el Sistema Nacional de Empleo

Sistema Nacional de Empleo

Descripción del Curso Superior de Machine Learning

La inteligencia artificial ha llegado para quedarse y crear nuevos puestos de trabajo, o modificar los existentes. La ciencia de datos es un campo en constante crecimiento y transversal a todos los sectores de actividad. ¡Especialízate en Machine Learning con Deusto Formación!

Descubre con este curso técnicas de aprendizaje automático, modelos de datos y todas las herramientas necesarias para convertirte en un experto Data Science.

¿A qué tendrás acceso con este curso?

Horas-Lectivas
350 horas

La carga lectiva del Curso Superior de Machine Learning es de 350 horas.

Videoconferencias mensuales

Online y en directo impartidas por ponentes expertos para complementar o ampliar el temario del curso.

Servicio_De_Practicas
Servicio de prácticas

Especialízate en el sector mejorando tu currículum con las prácticas profesionales en empresas.

English for IT

La formación incluye un curso de inglés en el contexto IT con el que aprenderás la terminología necesaria para poder trabajar en el sector tecnológico.

Proyecto_final
Proyecto final

Pon en marcha lo aprendido durante el curso.

Comunidad-Online-Aprendizaje
Comunidad online de aprendizaje

Accede a Deusto Digital, un espacio de comunicación e interacción entre alumnos.

¿A quién va dirigido el Curso Superior de Machine Learning?

  • Profesionales de la informática: Los ingenieros de software, desarrolladores de aplicaciones y otros profesionales de la informática que busquen ampliar sus habilidades y explorar nuevas oportunidades en el campo del aprendizaje automático.
  • Científicos de datos
  • Analistas de datos: Los analistas de datos que deseen utilizar técnicas de aprendizaje automático para extraer información y conocimientos de grandes conjuntos de datos.
  • Emprendedores y empresarios: Los emprendedores y empresarios que buscan aplicar el aprendizaje automático en sus negocios.

Objetivos del Curso de Machine Learning

Familiarizarse con el lenguaje Python y con su entorno de desarrollo.

Entender lo que significan los modelos de Machine Learning.

Crear algoritmos de entrenamiento para modelos Machine Learning.

Ser capaz de implementar un algoritmo IA de toma de decisiones en base a unos datos.

Generar modelos de análisis de regresión y de análisis predictivo.

Conocer y saber utilizar las principales librerías de IA y Machine Learning.

Poder desarrollar código en el entorno Google Colab.

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Conocer y desarrollar ejemplos en Tensor Flow, la librería de Google para Machine Learning.

Temario del Curso de Machine Learning

Módulo 1: Presente y futuro de la ciencia de datos

Módulo 2: Python: entorno y fundamentos de programación

Módulo 3: Python para la gestión y administración de datos

Módulo 4: Machine Learning: librerías y fundamentos

Módulo 5: Conectando datos con visualización

Módulo 6: Inteligencia Artificial: librerías y fundamentos

Módulo 7: Sistemas de regresión y árboles de decisión

Módulo 8: Análisis inteligentes de datos

Módulo 9: Inteligencia Artificial y Machine Learning en Microsoft Power Bi

Preguntas Frecuentes del Curso de Machine Learning

Antes de empezar el Curso de Machine Learning, necesitas conocer todos los detalles relativos a esta especialización. Debajo de este párrafo te dejamos las preguntas que más realizan los/as usuarios/as. ¿Todavía tienes dudas? ¡No te preocupes! En Deusto Formación te ofrecemos la respuesta a todas ellas. Rellena el formulario web y nuestro equipo de asesoría se pondrá en contacto contigo. ¡Te estamos esperando!

El Machine Learning desarrolla algoritmos para que las máquinas aprendan de forma automática. Así pues, a partir de unos determinados datos, la máquina identifica una serie de patrones de actuación que le permiten responder de forma adecuada.

El Machine Learning es una de las ramas de la Inteligencia Artificial (IA), que, como puedes intuir por esta afirmación, es un campo que abarca diversas tecnologías. La IA tiene como objetivo que las máquinas puedan realizar por sí mismas las tareas que antes requerían de la intervención de las personas. No solo a través del aprendizaje automático, sino también de otras muchas técnicas.

El Curso de Machine Learning de Deusto Formación es online. Una oportunidad para formarte desde casa con todas las facilidades a tu alcance. En el campus virtual te damos acceso a un completo temario, además de a recursos académicos complementarios como pueden ser videotutoriales y videoconferencias.

Las ofertas de empleo en el área de la IA se incrementaron un 30% en 2022. La transformación digital y la creciente cantidad de datos que se manejan en la red y en los sistemas le auguran un excelente futuro laboral a aquellas personas que decidan formarse en este campo, que facilita la automatización y agilidad de los procesos en todo tipo de sectores. 

Podemos dividir los tipos de Machine Learning en tres grandes categorías:

  • Aprendizaje no supervisado: no cuenta con datos etiquetados. La máquina busca el patrón correcto, pero sin una guía que lo dirija.
  • Aprendizaje supervisado: utiliza los datos etiquetados facilitados y con ellos aprende a identificar la salida correcta.
  • Aprendizaje de refuerzo: se utilizan recompensas que permiten a la máquina identificar qué decisiones han sido positivas y cuáles no lo han sido tanto para que optimice la toma de decisiones.

Profesores del Curso de Machine Learning

Icono docente
Ignacio López
Ingeniero informático y máster en inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Cataluña, especialista en Big Data. En la actualidad CEO de Buscapalabra.com, consultor de varias instituciones del ámbito académico como la Universidad Autónoma de Barcelona y docente del ciclo superior de diseño de aplicaciones multiplataforma.
Icono docente
Carlos Yañez
Ingeniero Superior de Telecomunicaciones en la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). Experiencia en seguridad en entornos web y soluciones informáticas. Experto en virtualización y consolidación de servidores, optimización de redes de datos y redefinición de procesos de backup. Director de Informática en un Laboratorio de Análisis con implantación nacional. Profesor de los cursos de Electrónica y Técnico en Sistemas Microinformáticos y Redes.