Curso de Analítica de datos y Machine Learning

Analítica de datos y Machine Learning (Online)2021-01-19T11:47:45+00:00

Project Description

Calendario: Próximamente
Duración del curso: 60 horas
Especialidad: Bid Data
Precio: 900€
Centro: Aula virtual

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Introducción

La tecnología de minería, análisis y visualización de datos ofrece grandes posibilidades en la resolución de problemas y la previsión de tendencias ya que permite extraer información no evidente tanto de los conjuntos de datos existentes como de los recogidos en tiempo de ejecución.

Objetivos del curso

El curso de Analítica de datos y Machine Learning ofrece una introducción a las tecnologías y metodologías para la extracción de información en grandes conjuntos de datos, tanto ya existentes como de las recogidas en tiempo de ejecución. Además, también aporta la metodología para mejorar los conocimientos técnicos en Data Mining.

Dirigido a

Directivos, mandos intermedios y en general personas que necesitan una introducción a las tecnologías y metodologías para la extracción de información en grandes conjuntos de datos, tanto ya existentes como de las recogidas en tiempo de ejecución.

Metodología

La metodología se basará en sesiones teórico-prácticos ofrecer una visión completa del día a día de un Data Scientist. La metodología pretende ser activa y participativa requiriendo la implicación e interacción de los alumnos.

Información adicional

Todos nuestros cursos son bonificables para empresas (excepto autónomos) a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE). Consulta descuentos especiales para estudiantes, personas en situación de desempleo y empresas que realicen dos o más inscripciones en un mismo curso.

Programa del curso de Analítica de datos y Machine Learning

1. Introducción al Big Data.

  • Arquitectura y procesos de BigData.
  • Herramientas de Gestión de Datos.
  • Herramientas de Visualización de Datos.

2. Instalación y configuración de Python y R.

3. Introducción a Python y R.

4. Fundamentos de Estadística enfocada a BigData.

  • Data Basics.
  • Distribution of Random Variables.
  • Foundation for inference.
  • Linear Regression.
  • Multiple and logistic regression.

5. Observational Study / Exploratory Analysis: utilización de la agregación de datos y la minería de datos para proporcionar información sobre el pasado:

  • Datos sin procesar vs Datos procesados.
  • Exploración e interpretación estadística de datos explorados.
  • Limpieza y transformación de los datos.

6. Análisis de Datos: Utilización de modelos estadísticos y técnicas de pronóstico para comprender el futuro.

7. Machine Learning

  • Comprensión de los principales tipos de aprendizaje automático.
  • Supervised Learning – Aprendizaje Supervisado.
    • Linear Regression.
    • Logistic Regression.
    • Linear / quadratic discriminant analysis.
    • Decision Tree.
    • Support Vector Machine.
    • Random Forest.
  • Unsupervised Learning – Aprendizaje No Supervisado.
    • K-means Clustering.
    • Hierrarchical Clustering.
    • Recommender System.

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