Microcredencial de Aprendizaje Supervisado en ML + 2 Créditos ECTS

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Microcredencial de Aprendizaje Supervisado en ML + 2 Créditos ECTS

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59,00 €
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Duración

50 horas

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Créditos

2 ECTS

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Idioma

Español

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Sin límite

Asistente IA

Temario

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Titulación de Microcredencial de Aprendizaje Supervisado en ML con 50 horas y 2 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo

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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
Aprendizaje Supervisado en ML es tu puerta de entrada a un campo en constante expansión y de creciente demanda laboral. En un mundo donde los datos son el nuevo oro, saber cómo manejarlos y extraer valor de ellos es fundamental. Aprenderás desde los fundamentos del aprendizaje supervisado, pasando por la preparación de datos y el feature engineering, hasta modelos avanzados como las Máquinas de Vectores de Soporte y técnicas de ensamblado como Random Forest y Gradient Boosting. Adquirirás habilidades para evaluar y optimizar modelos, desde la regresión lineal hasta complejos sistemas de ensemble. Esta formación te brinda las herramientas necesarias para convertirte en un/a experto/a en la creación de soluciones inteligentes y efectivas, todo ello de manera flexible y online.

Salidas laborales

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.

Para qué te prepara

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.

A quién va dirigido

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.

Objetivos

- 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.

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