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Desarrollo & especialización

Machine Learning con Python. Descubre el Potencial de la Inteligencia Artificial

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Talio

Dominar el Machine Learning y qué modelo y algoritmo utilizar para cada reto.
Conocer en qué consiste el Machine Learning y en qué se diferencia de la Inteligencia Artificial y Deep Learning.
Manejar Python para el análisis de datos con las principales librerías (numpy, pandas, scikit-learn...)

El objetivo del curso no es solo aprender todo lo relacionado con el Aprendizaje Automático, sino que en cada bloque se revisarán casos prácticos reales y tendrás a tu disposición el código utilizado para que lo puedas adaptar fácilmente a tu caso de uso concreto
Conocer cuáles son los diferentes tipos de machine learning siendo capaz de resolver problemas de clasificación, regresión, clustering y reglas de asociación.
Conocer los algoritmos de machine learning en cada tipología, valorar cuál es el más adecuado y optimizarlo.
Predecir el futuro gracias a los modelos de machine learning para conseguir la ventaja competitiva.
Dar un enorme valor añadido tanto en su compañía como negocio personal.
Añadir una habilidad de sumo interés para nuestra carrera profesional.

Machine Learning con Python. Descubre el Potencial de la Inteligencia Artificial

Información básica

Tipo de curso: Curso

Ubicación: Aula virtual (https://aula.talioforma.com/)

Modalidad: Online

Formación reglada: NO

Número de horas: 25 horas

Número de plazas: 50 plazas

Tecnologías y áreas de conocimiento

Tecnologías de IA en las que capacita el producto formativo

Aprendizaje automático y/o profundo (Machine Learning / Deep Learning)

Fases del ciclo de vida de un proyecto de IA en las que capacita el producto formativo

Modelado

Áreas de conocimiento tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo

1. Inteligencia Artificial

Nada

2. Datos

Nada

3. Conectividad y sistemas ciberfísicos

Nada

4. Automatización y robótica inteligentes

Sistemas de percepción y aprendizaje de máquina

5. Infraestructuras y computación

Nada

Áreas de conocimiento NO tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo

Áreas no relacionadas

Estrategia y gestión de proyectos de IA

Roles que se adecúan al contenido de este curso

En función de las áreas de conocimiento que has asignado a este producto formativo te mostramos los roles adecuados al contenido del mismo.

Curso óptimo para este rol

Data Analyst

Profesional con gran conocimiento del negocio que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargado de su análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusiones que permitan la toma de decisiones y aportación de valor.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Entendimiento del negocio

Entendimiento de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Architect

Profesional que se encarga de definir la estrategia de datos, incluyendo la implantación y gestión de las arquitecturas de inteligencia artificial (IA) creando una gestión integrada de sistemas para centralizar, proteger y mantener las fuentes de datos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Despliegue de los modelos

Curso óptimo para este rol

Data Engineer

Profesional responsable de diseñar, construir, probar y mantener la arquitectura de datos y procesos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Preparación de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Governance

Profesional que garantiza la calidad y coherencia de los datos, asegurando que son adecuados para su uso en conformidad con las políticas de la compañía.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Preparación de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Scientist

Profesional que desarrolla modelos (descriptivos, predictivos o prescriptivos) y herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de datos incluyendo algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas de IA.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Modelado

Evaluación de los resultados

Curso óptimo para este rol

Data Translator

Profesional que tiene conocimientos suficientes tanto en negocio, como técnicos para expresar las necesidades de la organización en un lenguaje que sea válido para que el científico/a de datos pueda realizar los modelos o algoritmos que cumplan los requisitos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Entendimiento del negocio

Entendimiento de los datos

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