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Curso en Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning, RL) + 8 Créditos ECTS (Baremable en Oposiciones*)

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Curso baremable en oposiciones y concursos de traslados (consultar las bases oficiales)
Titulación válida como mérito en procesos selectivos públicos
Diseñada conforme a normativa estatal vigente, R.D. 276/2007 (imprescindible consultar bases de tu CC. AA.).

$310.00

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Duración

200 horas

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Créditos

8 ECTS

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Idioma

Español

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Titulación de Curso en Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning, RL) con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo. * Curso baremable en oposiciones, sujeto siempre las bases de la convocatoria, y la legislación autonómica vigente.

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ana belen salinas lozano

Licenciada en Educación Primaria y Licenciada en Psicopedagogía, con más de 20 años de experiencia en el sector de la formación no reglada. Ha desarrollado su trayectoria en la gestión e impartición de formación bonificada, Formación Profesional para el Empleo, certificados de profesionalidad, formación vinculada a contratos programa y formación privada, tanto en modalidad presencial como online. Su perfil combina experiencia docente y capacidad de gestión formativa en distintos contextos y tipologías de programas.

Experiencia docente:

Docente en formación no reglada: Impartición de formación bonificada; Impartición de Formación Profesional para el Empleo; Impartición de certificados de profesionalidad; Impartición de formación contratos programa; Impartición de formación privada; Modalidad presencial y online.

Experiencia profesional:

Gestión de programas de formación no reglada: Organización y coordinación de acciones formativas; Gestión de formación bonificada; Gestión de programas de Formación Profesional para el Empleo; Gestión de certificados de profesionalidad; Gestión de formación contratos programa y formación privada.

Competencias profesionales:

Gestión integral de formación bonificada; Coordinación de Formación Profesional para el Empleo; Diseño e impartición de certificados de profesionalidad; Formación en modalidad presencial y online.

Licenciada en Educación Primaria y Licenciada en Psicopedagogía, con más de 20 años de experiencia en el sector de la formación no reglada. Ha desarrollado su trayectoria en la gestión e impartición de formación bonificada, Formación Profesional para el Empleo, certificados de profesionalidad, formación vinculada a contratos programa y formación privada, tanto en modalidad presencial como online. Su perfil combina experiencia docente y capacidad de gestión formativa en distintos contextos y tipologías de programas.

Experiencia docente:

Docente en formación no reglada: Impartición de formación bonificada; Impartición de Formación Profesional para el Empleo; Impartición de certificados de profesionalidad; Impartición de formación contratos programa; Impartición de formación privada; Modalidad presencial y online.

Experiencia profesional:

Gestión de programas de formación no reglada: Organización y coordinación de acciones formativas; Gestión de formación bonificada; Gestión de programas de Formación Profesional para el Empleo; Gestión de certificados de profesionalidad; Gestión de formación contratos programa y formación privada.

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Gestión integral de formación bonificada; Coordinación de Formación Profesional para el Empleo; Diseño e impartición de certificados de profesionalidad; Formación en modalidad presencial y online.

andrea carolina rojas zuluaga

Graduada en Educación Infantil, con Máster en Cultura de Paz, Conflictos, Educación y Derechos Humanos y Máster en Intervención Psicopedagógica. Desarrolla su labor como docente en la Facultad de Docencia de Educa Edtech Group. Cuenta con experiencia como educadora infantil y como gestora de proyectos educativos, integrando enfoques pedagógicos vinculados a la intervención psicopedagógica, la educación en valores y la promoción de entornos educativos basados en la cultura de paz.

Experiencia docente:

Docente — Educa Edtech Group: Desarrollo de actividades formativas en la Facultad de Docencia.

Experiencia profesional:

Educadora infantil. Gestora de proyectos educativos.

Competencias profesionales:

Intervención psicopedagógica; Educación infantil; Gestión de proyectos educativos; Educación en cultura de paz y derechos humanos.

Idiomas:

Inglés B2.

Graduada en Educación Infantil, con Máster en Cultura de Paz, Conflictos, Educación y Derechos Humanos y Máster en Intervención Psicopedagógica. Desarrolla su labor como docente en la Facultad de Docencia de Educa Edtech Group. Cuenta con experiencia como educadora infantil y como gestora de proyectos educativos, integrando enfoques pedagógicos vinculados a la intervención psicopedagógica, la educación en valores y la promoción de entornos educativos basados en la cultura de paz.

Experiencia docente:

Docente — Educa Edtech Group: Desarrollo de actividades formativas en la Facultad de Docencia.

Experiencia profesional:

Educadora infantil. Gestora de proyectos educativos.

Competencias profesionales:

Intervención psicopedagógica; Educación infantil; Gestión de proyectos educativos; Educación en cultura de paz y derechos humanos.

Idiomas:

Inglés B2.

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Baremable Oposiciones

6 meses de tutorización

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El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML está diseñado para que adquieras las habilidades necesarias en un sector en pleno auge, donde la demanda de profesionales capacitados no deja de crecer. Con este curso podrás desarrollar una sólida base en técnicas de regresión, clasificación y evaluación de modelos, esenciales para cualquier aspirante a data scientist. Aprenderás desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta métodos avanzados como redes neuronales y máquinas de vectores de soporte, asegurando que te prepares para enfrentar los desafíos actuales del mundo laboral. Este curso online ofrece flexibilidad y accesibilidad, permitiéndote avanzar a tu propio ritmo mientras te conviertes en un/a experto/a en aprendizaje supervisado.

Superar este curso te permitirá dar un salto en tu carrera orientándote hacia la vanguardia tecnológica y la Inteligencia Artificial. Esta especialización te permitirá marcar la diferencia en tu ámbito laboral, adquiriendo las destrezas necesarias para optar con mayores garantías a salidas como Analista Predictivo de Datos, Auxiliar en Ingeniería de Machine Learning, Consultor Junior en Inteligencia Artificial o Analista de Modelos de IA. Finalmente, al contar con certificación universitaria, este curso representa un excelente mérito baremable para escalar posiciones en bolsas de empleo, oposiciones y concursos de traslados en el sector público de las nuevas tecnologías e investigación. (Nota: El reconocimiento de esta formación está sujeto a las bases de la convocatoria específica y a la legislación autonómica del territorio donde te presentes).

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML te prepara para abordar complejos problemas de análisis de datos mediante técnicas avanzadas de machine learning. Con esta formación aprenderás desde la preparación y preprocesamiento de datos hasta la aplicación de algoritmos de regresión y clasificación. Dominarás modelos como árboles de decisión y redes neuronales, evaluando su eficacia con validación cruzada, entre otras cosas.

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML está dirigido a profesionales y titulados que deseen profundizar en técnicas de aprendizaje automático. Aborda desde la introducción al aprendizaje supervisado hasta la aplicación de redes neuronales, pasando por la regresión lineal, árboles de decisión y SVM, proporcionando herramientas esenciales para el análisis y modelado de datos. Es también una formación clave para quienes buscan aumentar su puntuación en el baremo de méritos de oposiciones y concursos de traslados. Gracias a su carácter universitario, se dirige a opositores que necesiten sumar puntos determinantes en su convocatoria (sujeto a las bases del concurso y normativa autonómica).

- Comprender los fundamentos del aprendizaje supervisado en machine learning. - Aprender a preparar y preprocesar datos para modelos de machine learning. - Aplicar regresión lineal para resolver problemas de predicción. - Emplear regresión logística en tareas de clasificación binaria. - Evaluar modelos mediante técnicas de validación cruzada. - Implementar árboles de decisión y ensambles como Random Forest. - Desarrollar redes neuronales enfocadas en aprendizaje supervisado.

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