Curso

Machine Learning

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Profesorado del Curso Machine Learning

Wolfram Rozas

Wolfram es economista cuantitativo y doctorando en Tecnologías Industriales. Es experto en el empleo de todas las tecnologías exponenciales, Big Data & Business Analytics, Inteligencia Artificial, Cloud, Internet of Things, Blockchain y Quantum Computing, a la consecución de objetivos estratégicos de negocio. Ha dedicado su carrera profesional de más de 25 años de experiencia en empresas como PWC o IBM a dirigir proyectos de Análisis o Ciencia de Datos en los sectores Financiero, Telecomunicaciones, Distribución, Turismo y Transporte, Gran Consumo, Energía y Utilities, Químicas y Petróleo. Ha desarrollado su carrera docente desde 2003, colaborando como experto en Análisis de Datos en múltiples Escuelas de Negocio y Universidades.

Estructura del Curso

Descubre en este curso técnicas de aprendizaje automático, modelos de datos y todas las herramientas necesarias para iniciarte en el mundo del Data Science.

Al finalizar el curso podrás:

Especificar el modelo analítico
Describir y analizar la calidad de los datos
Modelizar con diversas técnicas de machine learning
Validar e interpretar el modelo

Módulo 1. Introducción al Machine Learning/Metodología

Módulo 2. Problemas de Machine Learning/Regresión

Módulo 3. Árboles de Decisión

Módulo 4. Redes Neuronales

Módulo 5. Máquinas de Soporte Vectorial/k-Nearest Neighbor

Módulo 6. Clustering

Módulo 7. Reglas de Asociación

Módulo 8. Métodos avanzados: Bosque Aleatorio y XGBoost

Características del programa

Requisitos

Dirigido a alumnos de grado o postgrado, profesionales o empresas.
Se empleará el software IBM SPSS Modeler que será accesible por los alumnos mediante una licencia académica ofrecida por el programa IBM Academic Initiative.
Se entregará un procedimiento para que el alumno pueda descargarse dicha licencia sin coste alguno.

Machine Learning

Fechas:
13, 14,15 y 20,21,22 y 27 y 28 de noviembre

Formato:
Clases online en directo

Titulación:
Certificado acreditativo

Horario:
De 9.00 a 11.30h

Duración:
20 horas.

Precio:
480 € para profesionales
360 € Alumni UC3M
300 € Estudiantes UC3M

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