Curso sobre aplicações práticas de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e ciência de dados

El objetivo que se persigue es la puesta en práctica de los conocimientos teóricos de Machine Learning, Deep Learning y Data Science, mediante la realización y resolución de casos prácticos. 1. Desarrollo de la capacidad de implementar algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. - Implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado. - Implementación de algoritmos de aprendizaje No supervisado. - Implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado y No supervisado empleando herramientas y librerías de Machine Learning y Deep Learning 2. Desarrollo de capacidades en Data Science como son: Analizar y modelar datos. - Elaborar informes. - Desarrollar cuadros de mando interactivos. 3. Desarrollo de las capacidades de estrategia para resolver un problema de Machine Learning, Deep Learning o Data Science. - Mediante la realización de ejercicios prácticos, el alumno, implementará mediante lenguaje de programación las funciones necesarias para la construcción de algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. Además de enfrentarse a un conjunto de datos, de donde realizará el análisis de los mismos, generando informes, estudiando las relaciones entre los mismos, así como visualizarlos de forma clara e intuitiva. - Finalmente el alumno, se enfrentará a una aplicación real, en las que emplea sus conocimientos teóricos y prácticos para resolver empleando la estrategia más adecuada un problema de Machine Learning.