Introducite en aprendizaje de máquinas con el lenguaje Python para el desarrollo de modelos y análisis de datos
Presentación:
El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine learning) está creciendo rápidamente conforme crece la necesidad de que las máquinas tomen decisiones, sobre todo en tareas que pueden ser repetitivas o exijan una atención constante del personal humano. El proceso de aprendizaje requiere un amplio conocimiento del uso de estadísticas aplicadas al desarrollo de algoritmos y el uso de herramientas que permitan analizar y visualizar los datos recolectados, preparar los mismos y crear modelos que se ajusten a las condiciones de uso cotidianas para finalmente realizar un trabajo de evaluación y posterior puesta en producción de los modelos. Cada una de estas etapas posee su propio grado de dificultad y conocimiento, que iremos abordando a lo largo del curso ayudándonos por un lenguaje robusto y consistente como lo es python, el cual cuenta con una vasta experiencia en el tratamiento y análisis de datos.
Modalidad: A distancia
100% a distancia
Material descargable
Acompañamiento de tutores
En vivo o acceso a las grabaciones
Qué vas a aprender:
Objetivo general:
Que los participantes logren introducirse en el mundo del aprendizaje de máquinas y descubran las herramientas de Python que facilitan el proceso de desarrollo de modelos.
Objetivos específicos:
Investigar y profundizar en las herramientas que brinda python para cada etapa.
Analizar las etapas del desarrollo de modelos.
Temario:
2 Modulos • 8 Unidades • Carga Horaria 60 horas
Modulo 1: Bases y Herramientas
Unidad 1: Instalaciones y conceptos previos
Unidad 2: Adquisición de datos
Unidad 3: Inspección y visualización de datos I
Unidad 4: Scikit-learn
Modulo 2: Herramientas avanzadas y casos de estudio
Unidad 1: Sklearn – Supervisado II
Unidad 2: Sklearn – No Supervisado
Unidad 3: Sklearn y TensorFlow – No Supervisado II
Unidad 4: TensorFlow
Destinatarios:
Autodidactas en general.
Personas que requieran introducirse en el mundo del aprendizaje de maquinas.
Requisitos:
Se requieren conocimientos intermedios de python.
Es recomendable una buena báse matemática y conocimientos de probabilidad y estadística.
Metodología de enseñanza-aprendizaje:
Toda la comunicación con los tutores la tendrás por medio de nuestro Campus Virtual, el cual está disponible las 24hs y donde encontrarás:
Foros de debate.
Consultas al tutor por medio de foros y mensajería interna.
Material de lectura obligatoria.
Contenidos complementarios.
Actividades y trabajos integradores individuales y/o grupales.
Clase en tiempo real, mínimo 1 encuentro cada 15 días, a través de Zoom.
Modalidad de evaluación y acreditación:
Para la acreditación de un trayecto formativo se tiene en cuenta:
La lectura y visualización de todos los contenidos.
Grado de participación en todos los foros de debate y actividades propuestas.
La entrega y aprobación de todas las actividades y ejercicios que se consignen como obligatorios.
El alumno deberá finalizar la cursada dentro de la duración del trayecto sin excepción. Terminado el mismo, no podrá entregar ninguna actividad obligatoria adeudada.
La aprobación de la Evaluación Integradora Final, la cual puede ser un Trabajo Práctico o un Cuestionario Multiple Choice.
Al culminar el trayecto formativo, de haber cumplido con lo anteriormente nombrado se te otorgará un Certificado de Aprobación. En caso de haberlo hecho parcialmente, se te entregará un Certificado de Participación. Para conocer más acerca de nuestros certificados, consulte este artículo.
Certificación:
- Diploma digital verificable a través del sistema de verificación de autenticidad.
- Certificados extendidos por la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria de Universidad Tecnológica Nacional Regional Buenos Aires.