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Machine Learning & Deep Learning: Dominando los Algoritmos Fundamentales

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Machine Learning & Deep Learning: Dominando la IA

Martes y Jueves 18:30 - 20:30 del 26 de noviembre del 2024 hasta el 14 de enero del 2025.

Curso de Ciencia de Datos con Enfoque en Machine Learning y Deep Learning: Desarrolla Expertise en Algoritmos Avanzados 馃馃搱

En el emocionante mundo de la Ciencia de Datos, la clave para destacarse radica en el entendimiento profundo de los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. Si sue帽as con convertirte en un Data Scientist altamente calificado, este curso te brinda la oportunidad de adquirir un conocimiento s贸lido y pr谩ctico de las herramientas esenciales que impulsan el an谩lisis avanzado de datos.

Descripci贸n del Curso:

Objetivo: Este curso tiene como objetivo formar a futuros Data Scientists, proporcion谩ndoles un conocimiento profundo de los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. No solo te ense帽aremos a utilizar herramientas, sino a comprender c贸mo y por qu茅 funcionan los algoritmos, lo cual es fundamental para lograr resultados precisos y robustos.

Temas Clave:

  1. Introducci贸n a Machine Learning y Deep Learning:
    • Explora los fundamentos de Machine Learning y Deep Learning.
    • Comprende la importancia de los algoritmos en la toma de decisiones automatizadas.
  2. Regresi贸n Lineal y Log铆stica:
    • Aplica regresi贸n lineal para predicciones precisas.
    • Utiliza regresi贸n log铆stica en problemas de clasificaci贸n.
  3. 脕rboles de Decisi贸n y Bosques Aleatorios:
    • Construye y estructura 谩rboles de decisi贸n.
    • Mejora la precisi贸n con la implementaci贸n de bosques aleatorios.
  4. Algoritmos de M谩quinas de Vectores de Soporte (SVM):
    • Explora los principios y aplicaciones de las SVM.
    • Trabaja con n煤cleos y trucos para datos no lineales.
  5. Algoritmos de Ensamble y Densidad:
    • Descubre Gradient Boosting y XGBoost.
    • Utiliza clasificadores basados en vecinos cercanos (K-NN).
  6. Clustering y Agrupamiento:
    • Aplica K-Means en la segmentaci贸n de datos.
    • Explora DBSCAN y su enfoque basado en densidad.
  7. Redes Neuronales Artificiales:
    • Comprende la composici贸n de neuronas y funciones de activaci贸n.
    • Aplica el aprendizaje supervisado en redes neuronales.
  8. Redes Neuronales Convolucionales (CNN):
    • Explora principios b谩sicos y aplicaciones en visi贸n por computadora.
    • Estudia ejemplos relevantes de CNN en la historia y su estructura.

Metodolog铆a de Ense帽anza: Este curso combina un enfoque te贸rico con aplicaci贸n pr谩ctica. A trav茅s de ejemplos pr谩cticos y proyectos, desarrollar谩s habilidades esenciales para implementar algoritmos avanzados en situaciones reales.

Beneficios del Curso:

  • Certificaci贸n al completar con 茅xito el curso. 馃弳
  • Desarrollo de habilidades pr谩cticas con Python, un lenguaje ampliamente utilizado en la industria. 馃悕
  • Reflexi贸n sobre la 茅tica y responsabilidad en la Ciencia de Datos.


Requisitos Previos: Se recomienda tener conocimientos b谩sicos en Ciencia de Datos, pero no es obligatorio.

Inscr铆bete ahora y transforma tu comprensi贸n de los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. 隆Convi茅rtete en un Data Scientist altamente capacitado y aplica tu conocimiento en proyectos desafiantes! 馃殌馃

Preguntas frecuentes

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Nivel avanzado
8 semanas
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