Diplomado en Machine Learning

DIPLOMADO 100% Online

Diplomado en Machine Learning

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362,00 €
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Duración

130 horas

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Créditos

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Idioma

Español

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Sin límite

Asistente IA

Temario

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Al finalizar el curso, obtendrás la titulación acreditada

Esto no va solo de aprender, también de acreditar tu conocimiento con las instituciones más importantes del sector:

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Titulo de Diplomado en Machine Learning expedido por la Universidad Hemisferios en colaboración con Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)

+20 años

impulsando el aprendizaje

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+2M

millones de estudiantes en todo el mundo

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carlos álvarez gonzález

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

Competencias profesionales:

Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

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Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

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Creamos cosas que funcionan mejor y duran más. Nuestros productos resuelven problemas reales con un diseño limpio y materiales honestos.

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Descripción
El machine learning tiene múltiples aplicaciones en diversos campos, como el análisis de datos, la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica o la medicina. En este Diplomado en Machine Learning, aprenderás los conceptos, las técnicas, las herramientas y las buenas prácticas para diseñar, implementar y evaluar modelos de machine learning para resolver problemas reales. Aprenderás a usar diferentes algoritmos de machine learning para realizar tareas de extracción de estructura de los datos, sistemas de recomendación, clasificación, redes neuronales, deep learning y sistemas de elección. También aprenderás a usar Python, Keras y TensorFlow como entorno de desarrollo y ejecución de modelos de machine learning.

Salidas laborales

Las salidas laborales del diplomado en Machine Learning son muy amplias y variadas, ya que el machine learning es una actividad esencial en cualquier ámbito que requiera el uso o la generación de información basada en los datos. Algunas de las posiciones profesionales a las puedes optar son de la rama del análisis de datos, ciencias de datos o desarrollo de machine learning.

Para qué te prepara

El diplomado en Machine Learning te prepara para trabajar con los datos desde una perspectiva inteligente e innovadora. Al finalizar el diplomado, obtendrás un certificado que acredita tus competencias y habilidades en el machine learning y desarrollar modelos con Python, Keras y TensorFlow. Esto te permitirá acceder a diferentes oportunidades laborales en el sector del análisis e interpretación de datos.

A quién va dirigido

Este Diplomado en Machine Learning está dirigido a todas aquellas personas que quieran iniciarse o profundizar en el campo del machine learning, ya sea por motivos profesionales o personales. No se requieren conocimientos previos específicos sobre informática. El diplomado está diseñado para que puedas seguirlo a tu ritmo, con ejemplos prácticos y ejercicios.

Objetivos

- Comprender los fundamentos y las tendencias del machine learning. - Conocer y aplicar diferentes algoritmos de machine learning para resolver problemas reales. - Usar Python, Keras y TensorFlow como entorno de desarrollo de modelos de machine learning. - Evaluar y mejorar la calidad y el rendimiento de los modelos de machine learning. - Implementar modelos de machine learning en diferentes dominios y contextos. - Desarrollar tu propio proyecto de machine learning. - Mantener cierta actualización y seguir aprendiendo sobre machine learning.

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