Diploma in Big Data e Machine Learning

Institución Educativa
Modalità On-line
Durata 150 ore
Lingue spagnolo
1.718 zł
Pago en cuotas sin intereses Acceso para siempre para consultar tu curso

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Plan de estudios

Riepilogo

Il diploma nei big data e l'apprendimento automatico è presentato come un'opportunità unica in un settore in pieno boom, in cui la domanda di professionisti qualificati non smette di crescere. Oggi, le aziende sono alla ricerca di esperti in grado di trasformare grandi quantità di dati in informazioni preziose per il processo decisionale strategico. Attraverso questo corso, acquisirai competenze essenziali come l'analisi delle fonti di dati, l'applicazione delle tecniche di clustering e di classificazione e la gestione delle reti neurali e il profondo apprendimento con Python. Entrerai nel mondo dei dati aperti e imparerai a utilizzare strumenti come Weka per il data mining. Inoltre, svilupperai la possibilità di creare sistemi di raccomandazione e scelta, punteggiandoti con un profilo altamente competitivo. Quando opti per questo diploma, ti posiziona nell'avanguardia tecnologica, aprendo le porte a nuove opportunità di lavoro in un mercato che apprezza sempre più la conoscenza nei big data e nell'apprendimento automatico.

Obiettivi

- Comprendi i concetti di base dei big data e il suo impatto sulla società. - Esplora varie fonti di dati e la sua applicazione in progetti. - Analizzare set di dati utilizzando dati aperti per ottenere preziose approfondimenti. - Inserisci l'apprendimento automatico e il suo potenziale nel processo decisionale. - Usa Weka per eseguire le tecniche di dati in modo efficace. - Implementare il clustering per l'estrazione della struttura dei dati. - Progettare sistemi di raccomandazione personalizzati ed efficienti.

Uscite professionali

- Analista di dati in settori tecnologici e aziendali - Ingegnere dell'apprendimento automatico per innovare nei prodotti - Specialista nei sistemi di raccomandazione per l'e -commerce - Sviluppatore dei modelli di apprendimento profondo in settori - consulente per i big data per l'ottimizzazione dei processi - Dati scientifici dati nei progetti di analisi predittiva

Per prepararti

Questo corso ti prepara a gestire grandi volumi di dati tramite big data, identificare e utilizzare varie origini dati e applicare tecniche di apprendimento automatico. Imparerai a utilizzare strumenti come Weka per il data mining e le tecniche avanzate come il clustering e le reti neuronali. Svilupperai anche competenze nei sistemi di raccomandazione e classificazione e sarai in grado di implementare modelli di apprendimento profondo con Python, Keras e TensorFlow, migliorando così le tue strategie di apprendimento e le decisioni basate sui dati.

Chi è indirizzato

Il diploma di Big Data e Machine Learning è rivolto a professionisti e laureati del settore tecnologico e analitico che cercano di aggiornare le proprie conoscenze in settori come fonti di dati, apprendimento automatico, reti neuronali e apprendimento profondo. Ideale per coloro che vogliono esplorare tecniche di clustering, sistemi di raccomandazione e utilizzare strumenti come Python, Keras e Tensorflow senza la necessità di esperienza avanzata.

Metodologia

La nostra metodologia combina tecnologia, pedagogia ed empatia per un apprendimento su misura.

Segna il ritmo, decidi la strada e un'intelligenza artificiale ti accompagna ad imparare meglio, con significato e scopo.

Apprendimento personalizzato realizzato

Il tuo stile, interesse e livello definiscono il percorso. Sei il punto di partenza.

Costruttivismo in azione

Esplora, esperienza e applica. L'apprendimento significa capire, non memorizzare.

Colui che ti accompagna, non chi ti dirige

Phia, il nostro assistente di intelligenza artificiale ti guida senza limitare la tua autonomia.

Valutazione senza pressione

Feedback continuo e adattivo. Perché l'apprendimento è un processo, non una figura.

Certificación

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Diploma Diploma Diploma di Diploma in big data e apprendimento automatico con valore curricolare emesso dall'Università di Vinci.

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