Microcertificat universitaire pour l'apprentissage supervisé en ML + 2 crédits ECTS

Formation en ligne

Microcertificat universitaire pour l'apprentissage supervisé en ML + 2 crédits ECTS

Name: Microcertificat universitaire pour l'apprentissage supervisé en ML + 2 crédits ECTS en España
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

L'apprentissage supervisé en ML est votre porte d'entrée vers un domaine en constante expansion et avec une demande de main-d'œuvre croissante. Dans un monde où les données sont le nouvel or, savoir les gérer et en extraire de la valeur est essentiel. Vous apprendrez les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, via la préparation des données et l'ingénierie des fonctionnalités, jusqu'aux modèles avancés tels que les machines à vecteurs de support et aux techniques d'assemblage telles que Random Forest et Gradient Boosting. Vous acquerrez des compétences pour évaluer et optimiser des modèles, de la régression linéaire aux systèmes d'ensemble complexes. Cette formation vous donne les outils nécessaires pour devenir un expert dans la création de solutions intelligentes et efficaces, le tout de manière flexible et en ligne.

Instituciones educativas

59€

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Détails à prendre en compte

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Prise en charge multilingue

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Certificat numérique inclus

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Assistante Phia

Objectifs

- 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.

Contenu

Opportunités de carrière

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.

À quoi cela vous prépare

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.