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Diploma en Machine Learning Básico

Diploma en Machine Learning Básico

El módulo presenta los fundamentos de Machine Learning
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Abierta
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Modalidad
Online 100% desde donde quieras

Duración
30 Horas

Objetivos del Diploma en Machine Learning Básico

Aprender la diferencia entre Machine Learning supervisado y no supervisado
Aprender a realizar la selección de características
Utilizar técnicas de "feature engineering"
Utilizar técnicas de clustering

Salidas profesionales del Diploma en Machine Learning Básico

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 Básico

1. Aplica la AI al negocio
- Problemas de Machine Learning supervisado

- Problemas de Machine Learning no supervisado

- Regresión y clasificación
2. Aprende a extraer y seleccionar características
- Filtros, wrapper, embedded

- PCA, LDA, t-SNS, UMAP
3. Aplica algoritmos no supervisados
- Técnicas de Feature Engineering

- Manejo de missings

- Técnicas de Clustering
Lo nuestro son los datos y la empleabilidad
+
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ofertas de empleo mensuales
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ofertas de empleo por alumno
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de empleabilidad
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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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