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

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. Este curso te proporcionará 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.

- 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.

Las principales salidas profesionales del Curso de Aprendizaje Supervisado en ML son en áreas como la ciencia de datos enfocada en análisis predictivo, ingeniería de machine learning en empresas tecnológicas, consultoría en inteligencia artificial para desarrollo de modelos, análisis de datos en sectores financieros y de marketing, entre otras.

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML te prepara para abordar complejos problemas de análisis de datos mediante técnicas avanzadas de machine learning. 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 diseñado para 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.

La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.