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Diploma en Machine Learning Avanzado

Diploma en Machine Learning Avanzado

El módulo cubre en profundidad tanto el machine learning supervisado como el no supervisado, utilizando las técnicas de clasificación y regresión más conocidas
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Abierta
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Modalidad
Online 100% desde donde quieras

Duración
75 Horas

Objetivos del Diploma en Machine Learning Avanzado

Utilizar Naive Bayeses y regresión logística, con arboles de decisión, Random Forest, K-NN y XGboost
Utilizar los algoritmos típicos de regresión
Utilizar técnicas de remuestreo y validación cruzada
Aplicar algoritmos de clustering y de detección de anomalías
Utilizar técnicas de reducción de dimensionalidad
Aprender los conceptos de asociaciones

Salidas profesionales del Diploma en Machine Learning Avanzado

Según tu experiencia podrás especializarte como:
Junior / Senior Data Scientist
Junior / Senior Data Analyst
Junior / Senior Data Engineer
Junior / Senior Data Steward

Plan de estudios y asignaturas Diploma en Machine Learning Avanzado

1. Aplica algoritmos supervisados
- Naive Bayeses y regresión

- SVM

- Random Forest, K-NN y XGboost
2. Utiliza técnicas de muestreo y validación cruzada
- k-fold y leave-one-out

- Medidas de error

- Matriz de confusión
3. Aplica técnicas de ensemble
- Bagging

- Boosting

- Sistemas expertos
4. Aplica técnicas de análisis de series temporales
- Técnicas básicos

- Técnicas intermedias (AR, MA, ARMA y ARIMA)

- Técnicas avanzadas (seasonal y prophet)
Lo nuestro son los datos y la empleabilidad
+
40
ofertas de empleo mensuales
+
4,7
ofertas de empleo por alumno
94,5
%
de empleabilidad
84
%
mejoran su situación laboral
Proceso de admisión
En el proceso de admisión evaluamos el perfil de cada candidato, sus competencias y el potencial desarrollo profesional. El proceso de admisión consta de los pasos detallados a continuación.
1. Enviar la solicitud de admisión
2. Llamada con el equipo de talento para resolver todas las dudas
3. Entrevista con la comisión académica para la valoración de necesidades
¡Ya estás dentro!
Proceso de admisión
En el proceso de admisión evaluamos el perfil de cada candidato, sus competencias y el potencial desarrollo profesional. El proceso de admisión consta de los pasos detallados a continuación.

Por favor, utiliza el mismo correo electrónico a lo largo de todo el proceso.
1. Enviar la solicitud de admisión
2. Entrevista con el equipo de talento y académico
3. OK del profesor y tribunal académico
¡Ya estás dentro!
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