APRENDE MACHINE LEARNING
¿Qué es Machine Learning?
Es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones. Este aprendizaje les permite realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.
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Si la programación no tiene limites, los muskers tampoco
Machine Learning se encuentra en su etapa de crecimiento y obtener un título en este campo te asegura unas brillantes perspectivas profesionales.
Cada día son más los alumnos que se forman en Escuela Musk y encuentran trabajo de diseñadores, trabajadores y desarrolladores.
+200 Alumnos
Las ventajas de nuestro curso
Tener conocimientos de esta tecnología te inscribirá en esta gran transformación tecnológica, que algunos la denominan como la habilidad del siglo.
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En píldoras de
20 mimutosFlexible learning methodology.
Para aumentar tu concentración el curso de Machine Learning está estructurado en 5 módulos con píldoras de hasta 20 minutos de duración pero con un contenido enfocado principalmente a la práctica. Podrás dedicarle tus ratos libres porque no hay relleno y cada clase va al grano.
20 mimutosFlexible learning methodology.
Para aumentar tu concentración el curso de Machine Learning está estructurado en 5 módulos con píldoras de hasta 20 minutos de duración pero con un contenido enfocado principalmente a la práctica. Podrás dedicarle tus ratos libres porque no hay relleno y cada clase va al grano.
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Práctica, práctica y prácticaPorque nos importan los resultados, las clases del curso son completamente prácticas y desarrollarás 2 proyectos finales distintos con Machine Learning que te ayudarán a dominar este lenguaje de programación, además podrás presentar estos proyectos en las futuras aplicaciones que hagas a puestos de trabajo de nuestra bolsa de empleo o externos.
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Sin necesidad de conocimientos previosLa formación está adaptada para que cualquier persona , independientemente del nivel de programación que tenga pueda aprender a programar como en las grandes empresas. Sin relleno, sin dar nada por sabido. Siempre de la mano de los mejores especialistas. disponibles para ti los 7 días de la semana.
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Desde cualquier lugar, en cualquier momentoTodas nuestras formaciones son de metodología elearning.
De esta manera puedes organizarte en función de tus horarios y necesidades. desde cuaquier dispositivo donde tu quieras.
De esta manera puedes organizarte en función de tus horarios y necesidades. desde cuaquier dispositivo donde tu quieras.
USOS DE
MACHINE LEARNING
EN 2022
- Análisis del comportamiento de consumo.
- Predicción de clima y tráfico.
- Vehículos autónomos y robots.
- Genética. En la clasificación de secuencias de ADN.
- Ciberseguridad. Detecta malware.
- Detección de rostro.
PROGRAMA FORMATIVO
Introducción al Machine Learning
- Bloque 0. Introducción a la Big Data y Machine Learning
- 4 Temas
- Bloque 1. Entorno de trabajo: VM
- 1 Tema
- Bloque 2. Librerías numéricas de Python
- 3 Temas
- Bloque 3. Introducción a Scikit-learn
Aprendizaje supervisado
- Bloque 1. Regresión lineal
- 2 Temas
- Bloque 2. Optimización por descenso de gradiente
- 2 Temas
- Bloque 3. Normalización
- 3 Temas
- Bloque 4. Regularización
- 2 Temas
- Bloque 5. Validación cruzada
- 3 Temas
- Bloque 6. Teorema de Bayes
- 2 Temas
- Bloque 7. Clasificación por árboles de decisión
- 5 Temas
- Bloque 8. Regresión logística / clasificación
- 4 Temas
- Bloque 9. Clasificación por SVM (Support Vector Machines)
- 4 Temas
- Bloque 10. Introducción a las redes neuronales
- 3 Temas
Aprendizaje no supervisado
- Bloque 1. Optimización por aleatoriedad
- 2 Temas
- Bloque 2. Agrupación
- 2 Temas
Aprendizaje reforzado
- Bloque 1. Detección de anomalías
- 4 Temas
- Bloque 2. Sistemas de recomendación
- 4 Temas
- Bloque 3. Algoritmos genéticos
- 3 Temas
Desarrollo de sistemas de aprendizaje automático
- Bloque 1. Ingeniería de características (“feature engineering”)
- 2 Temas
- Bloque 2. Análisis de Componentes Principales (“PCA”)
- 3 Temas
- Bloque 3. Ensamblajes
- 3 Temas
- Bloque 4. Planteamiento de sistemas de ML
- 4 Temas
- Bloque 5. Evaluación y mejora de modelos
- 3 Temas
- Bloque 6. Operaciones en ML
- 2 Temas
Practicando se aprende
- Proyecto Final 1
- Lectura y escritura de ficheros
- Creación de clases y funciones
- Proyecto Final 2
- Creación de una app
- Base de datos SQLite3
Introducción al FLASHK
- Bloque 1. Instalación y entorno de desarrollo
- Bloque 2. Introducción a Templates
- Bloque 3. Formularios web
- Bloque 4. Creación e integración de una base de datos
- Bloque 5. Implementación del inicio de sesión
- Bloque 6. Implementación de layouts conocidos
- Bloque 7. Gestión de errores
- Bloque 8. Paginación
- Blque 9. Introducción a Flask-Mail
- Bloque 10. Aspectos de estilo e integración con Bootstrap
- Bloque 11. Introducción a Flask-Babe
- Bloque 12. Introducción a Full-text Search Engines
- Bloque 13. Implementación de notificaciones de usuario
- Bloque 14. Deployment de la web con Linux, Heroku y Docker.
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- Generamos alianzas para realizar convenios de prácticas
- Beneficios para todos los colaboradores