Microcredencial Universitaria de Aprendizaje Supervisado en ML + 2 Créditos ECTS Microcredencial Universitaria de Aprendizaje Supervisado en ML + 2 Créditos ECTS

Formación Online

Microcredencial Universitaria de Aprendizaje Supervisado en ML + 2 Créditos ECTS

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50 horas

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2 ECTS

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Español

Aprendizaje Supervisado en ML es tu puerta de entrada a un campo en constante expansión y de creciente demanda laboral. En un mundo donde los datos son el nuevo oro, saber cómo manejarlos y extraer valor de ellos es fundamental. Aprenderás desde los fundamentos del aprendizaje supervisado, pasando por la preparación de datos y el feature engineering, hasta modelos avanzados como las Máquinas de Vectores de Soporte y técnicas de ensamblado como Random Forest y Gradient Boosting. Adquirirás habilidades para evaluar y optimizar modelos, desde la regresión lineal hasta complejos sistemas de ensemble. Esta formación te brinda las herramientas necesarias para convertirte en un/a experto/a en la creación de soluciones inteligentes y efectivas, todo ello de manera flexible y online.

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Detalles a tener en cuenta

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Soporte multilingue

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Certificado digital incluido

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Asistente Phia

Objetivos

- 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.

Contenido

Oportunidades profesionales

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.

Para lo que te prepara

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.

Dirigido a

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.

Metodología

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.

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