Microcredencial Universitaria de Aprendizaje Supervisado en ML + 2 Créditos ECTS

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.

- 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.

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.

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.

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.