Curso en Machine Learning
En el Curso en Machine Learning adquirirás los fundamentos esenciales para construir funciones de predicción de manera profesional y a través de la inteligencia artificial. A lo largo del programa, aprenderás sobre la recolección de datos, la creación de características, los algoritmos y la evaluación, aspectos cruciales en el proceso completo de desarrollo de modelos predictivos. Durante el curso, te familiarizarás con conceptos básicos como formación, conjuntos de pruebas, adaptación y tasas de error. Además, explorarás una amplia gama de métodos de aprendizaje de máquinas basados en modelos y algoritmos, incluyendo regresión, árboles de decisión, Bayes ingenuos y bosques aleatorios, lo que te permitirá abordar diversos problemas de manera efectiva.
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Este curso en Machine Learning tiene los siguientes objetivos:
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Aplicable
Formación práctica y destinada a emplearse en el ámbito laboral.
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La formación en CEDA es práctica y está destinada a emplearse en el ámbito laboral. Conectamos el aprendizaje con las demandas del mercado en analítica y data. No importa el programa informático que uses en tu empresa o el sector en el que trabajes, aprenderás de forma global, funcional y operativa. Adquirirás las competencias para poder usar cualquier software.
Nuestra forma de enseñar se ajusta a tus circunstancias y objetivos. No solo aprendes de manera online, desde donde quieras y cuando quieras, sino que también recibes una formación personalizada en función de tu contexto y de los conocimientos desde los que partes.
La forma en que se imparte el temario en CEDA es dinámica y resolutiva. Buscamos que adquieras los conocimientos de forma eficiente y estimulante. Te enseñamos a razonar, fomentamos la proactividad y la agilidad en la toma de decisiones.
Nos servimos de los últimos avances tecnológicos y de las novedades del entorno digital. El profesorado y el contenido está siempre a la vanguardia de las actualizaciones del sector.
¿Qué es el machine learning?
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender de datos sin ser programadas explícitamente. En lugar de seguir instrucciones específicas, los sistemas de machine learning pueden identificar patrones y realizar ajustes en función de la experiencia previa. Existen dos tipos principales de aprendizaje: supervisado y no supervisado, que permiten la clasificación, predicción y agrupación de datos en una amplia variedad de aplicaciones.
¿Para qué es útil aprender machine learning?
Aprender machine learning es sumamente útil en el mundo actual impulsado por datos y articulado cada vez más por la inteligencia artificial. Esta habilidad permite a profesionales analizar y tomar decisiones basadas en evidencias. Al dominar este campo se pueden desarrollar aplicaciones y soluciones inteligentes para resolver problemas complejos en diversas industrias como finanzas, e-commerce, medicina y marketing. Además, el machine learning proporciona la capacidad de automatizar tareas, mejorar la eficiencia y ofrecer productos y servicios más personalizados y adaptados. Es una habilidad altamente demandada en el mercado laboral, lo que permite desarrollar carreras exitosas y bien remuneradas en el campo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
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