Universitäts-Mikrozertifikat für überwachtes Lernen in ML + 2 ECTS-Credits

Online-Schulung

Universitäts-Mikrozertifikat für überwachtes Lernen in ML + 2 ECTS-Credits

Name: Universitäts-Mikrozertifikat für überwachtes Lernen in ML + 2 ECTS-Credits en Alemania
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 419088-2501
Availability: InStock

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50 horas

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2 ECTS

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Español

Supervised Learning in ML ist Ihr Tor zu einem Bereich, der ständig expandiert und die Nachfrage nach Arbeitskräften steigt. In einer Welt, in der Daten das neue Gold sind, ist es von entscheidender Bedeutung zu wissen, wie man sie verwaltet und einen Mehrwert daraus zieht. Sie lernen von den Grundlagen des überwachten Lernens über Datenvorbereitung und Feature-Engineering bis hin zu fortgeschrittenen Modellen wie Support Vector Machines und Montagetechniken wie Random Forest und Gradient Boosting. Sie erwerben Fähigkeiten zur Bewertung und Optimierung von Modellen, von der linearen Regression bis hin zu komplexen Ensemblesystemen. Diese Schulung vermittelt Ihnen das nötige Rüstzeug, um ein Experte für die Erstellung intelligenter und effektiver Lösungen zu werden – und das alles auf flexible und Online-Weise.

Instituciones educativas

59€

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Zu berücksichtigende Details

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Mehrsprachige Unterstützung

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Digitales Zertifikat im Lieferumfang enthalten

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Assistentin Phia

Ziele

- Comprender el contexto y aplicación del aprendizaje supervisado frente a otros paradigmas. - Diferenciar entre problemas de clasificación y regresión en aprendizaje supervisado. - Evaluar modelos de aprendizaje supervisado usando métricas clave y validación cruzada. - Aplicar técnicas de limpieza y codificación de datos para mejorar su calidad. - Implementar técnicas de selección y extracción de características relevantes. - Construir modelos básicos como regresión lineal y árboles de decisión efectivamente. - Optimizar modelos avanzados y de ensamblado mediante ajuste de hiperparámetros.

Inhalt

Karrieremöglichkeiten

Aprendizaje Supervisado en ML ofrece multitud de salidas laborales, entre las que se encuentran ingeniero/a de machine learning en empresas tecnológicas, analista de datos especializado/a en modelos predictivos, científico/a de datos para optimización de procesos industriales, o consultor/a en inteligencia artificial para el sector financiero.

Worauf es Sie vorbereitet

La formación Aprendizaje Supervisado en ML te prepara para abordar problemas complejos de clasificación y regresión mediante el uso de técnicas avanzadas y modelos de ensemble. Aprenderás a limpiar y preparar datos, seleccionando características relevantes y aplicando técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA. Podrás implementar modelos desde regresión lineal hasta técnicas avanzadas como SVM y Random Forest, optimizando su rendimiento.

La formación Aprendizaje Supervisado en ML está dirigido a profesionales y titulados/as del sector tecnológico y científico que desean profundizar en los fundamentos del aprendizaje supervisado, incluyendo la preparación de datos y feature engineering, así como explorar modelos básicos y avanzados como SVM y Random Forest, todo con un enfoque práctico y accesible.

Nuestra formación es 100% online, lo que permite al alumnado autorregular su estudio y adaptarlo a sus propias necesidades. Apostamos por una enseñanza personalizada y autónoma, con un enfoque basado en el pensamiento crítico y el constructivismo.

Contamos con un equipo docente altamente especializado que te acompañará a lo largo de todo el proceso de enseñanza-aprendizaje. Esto te permitirá personalizar aún más tu formación, ya que nos adaptamos a tu ritmo y necesidades.

Dispondrás de acceso a nuestra plataforma de aprendizaje, MyLXP, desde cualquier dispositivo y en cualquier momento del día, lo que te permitirá decidir cómo y cuándo estudiar. Todo ello es posible gracias a nuestra metodología Educa LXP (Learning Experience Platform), un entorno diseñado para impulsar tu progreso educativo, fomentar la innovación y ofrecer una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptada a cada necesidad.