Curso de Machine Learning en Python
Aprende analítica de datos y aprendizaje de máquinas en Python con nuestro curso online
Título expedido por Universidad San Jorge
Hoy en día se dispone en las administraciones y en las empresas de gran cantidad de datos de todo tipo, que van desde datos de tipo sociológico (carácter, gustos, actitudes, aptitudes, estados de ánimo, tendencias, etc.), datos biomédicos (detección de enfermedades, genética, virología, etc.), datos financieros, empresariales y datos industriales. Para extraer información de los datos y determinar sus características, así como para poder hacer predicciones futuras con datos actuales se usa la analítica de datos y las técnicas de aprendizaje de máquinas. SEAS imparte el Curso de Machine Learning en Python para que aprendas a utilizar estrategias de aprendizaje de forma autónoma para su aplicación en las tecnologías de analítica y aprendizaje de máquinas, utilizando el lenguaje de programación Python.
La adquisición de datos crece exponencialmente, por lo que en un futuro próximo se prevé que se vaya a disponer de una cantidad ingente de datos (Big Data) y se va a requerir de personal técnico especializado en su tratamiento. Formarse en estas nuevas tecnologías es garantía de éxito profesional debido a que las aplicaciones de la analítica de datos y el aprendizaje de máquinas se usa actualmente en la mayoría de las disciplinas: sociales, finanzas, economía de empresas, biología, ingeniería, etc.
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Para acceder a uno de nuestros Cursos Técnicos se debe cumplir alguno de los siguientes requisitos:
- Ser mayor de 18 años
En este caso, se expide el título de Curso Técnico indicando el contenido y la duración del estudio en horas. No otorga ECTS.
O cumplir uno de los siguientes requisitos:
- Estar en posesión del título de Bachiller o declarado equivalente. También titulados en Bachillerato europeo y en Bachillerato internacional, o equivalentes a títulos de bachiller de sistemas educativos de estados miembros de la Unión Europea o de otros estados no miembros
- Estar en posesión de titulación de Técnico Superior de Formación Profesional, o de Técnico Superior en Artes Plásticas y Diseño o Técnico Deportivo Superior
- Ser mayor de 25 años con al menos 1 año de experiencia profesional acreditada y relacionada con el contenido de la formación
- Ser Titulado universitario
En cualquiera de estos casos se expide el título de Curso Técnico indicando el contenido, duración en horas del estudio y créditos ECTS otorgados.
LOS DATOS, FUENTES DE DATOS Y EXTRACCIÓN
Tipos básicos de datos. Tipos de datos compuestos. Fuentes de datos.
TEORÍA DE PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA
Bases de la teoría de la probabilidad. Parámetros centrales, de dispersión y de forma de las variables aleatorias discretas. Distribuciones. Variables aleatorias multidimensionales. Introducción a la estadística. Apéndice. Otras distribuciones.
REPRESENTACIÓN DE DATOS CON SEABORN
Tipos de datos en aprendizaje de máquinas. Repaso de conceptos de Matplotlib. Combinación de funciones de Matplotlib y de Seaborn. Funciones a nivel de ejes y a nivel de figura en Seaborn. Gráficas de dispersión. Gráficas de funciones del tiempo. Agregación y representación de la incertidumbre. Trazado de subconjuntos de datos con mapeos semánticos. Figuras con gráficas múltiples relacionadas con facetas. Datos categóricos. Diagramas de caja usando Seaborn. Representaciones en violín. Diagramas de barra. Representación de la distribución de una variable. Estimación de la densidad del núcleo. Representación de distribuciones de dos variables. Representación de relaciones entre pares de variables. Representación de relaciones entre variables.
PROCESADO DE DATOS
Librerías de interés en preprocesado de datos. La librería Scikit-learn. Limpieza de datos. Normalización y escalado. Extracción y selección de características.
BASES DEL MODELADO DE DATOS Y DEL APRENDIZAJE
Aprendizaje de máquinas. El modelado de los datos. Clasificación de los algoritmos de aprendizaje. Conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Análisis de errores. Función de pérdida. Validación cruzada. Sobreajuste, infraajuste y regularización. Métricas en Scikit-learn. Clases desequilibradas. Matriz de confusión. Tipos de modelos. La librería Scikit-learn en aprendizaje.
ALGORITMOS SUPERVISADOS (I). REGRESIÓN Y MÁQUINAS DE VECTORES SOPORTE
Parte I. Regresión. Parte II. Máquinas de vectores soporte.
APRENDIZAJE SUPERVISADO (II). REDES NEURONALES
Las neuronas biológicas. Aplicaciones de las redes neuronales. Las neuronas artificiales. El perceptrón lineal. Transformación de un problema no lineal en uno lineal. Redes neuronales artificiales. El perceptrón multicapa. Teoría de aproximación universal. Implementación de las redes neuronales con Scikit-learn. Clasificación multiclase (cuatro clases) con perceptrón multicapa.
SISTEMAS DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADA: AGRUPAMIENTOS
Tipos de clustering. El algoritmo K-means. El algoritmo kmeans de la librería sklearn. K vecinos más próximos. Variantes del algoritmo básico. DBSCAN. Uso del módulo scipy en clustering.
