Curso de 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.
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.
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 se podrían añadir 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.

Formación Técnica

• Entorno de Python y herramientas.
• Herramientas de computación de datos.
• Bases de datos y automatización.

Formación Específica

• Estadística
• Fundamentos de machine learning
• Importación y limpieza de datos
• Primeros algoritmos y series temporales univariante
• Técnicas de reducción de variables
• Clustering
• Reglas de asociación
• Fundamentos de aprendizaje supervisado y preprocesamiento
• Técnicas de exploración de datos
• Árboles de decisión
• Naive Bayes y KNN
• Máquinas de soporte vectorial
• Algoritmos ensamblados: Bagging, Boosting y Ramdom Forest
• Regresión
• Deep Learning
• Análisis discriminante y Procesamientos de lenguaje natural
• Algoritmos complementarios
• Proyecto & certificación

Requisitos Previos:

• Conocimientos básicos de informática e internet.

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).

Formación bonificada para las empresas.