Aprendizaje automático: curso certificado en línea de aplicaciones prácticas
London School of Economics and Political Science (LSE)
Información clave
Ubicación del campus
Holborn, Reino Unido
Idiomas
Inglés
Formato de estudio
Educación a distancia
Duración
8 semanas
Ritmo
Tiempo parcial
Tasas de matrícula
USD 2,345
Fecha límite de inscripción
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Fecha de inicio más temprana
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Estudiantes ideales
¿Este curso es para ti?
Este curso certificado en línea está diseñado para profesionales que buscan mejorar el análisis de datos de una organización a través de la integración de técnicas de aprendizaje automático. Los gerentes de nivel medio y superior, especialistas en datos, consultores, analistas, TI y profesionales de negocios que estén interesados en las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático se beneficiarán de la exploración en profundidad de los principios y métodos básicos. Si está interesado en mejorar sus habilidades, pasar a un rol de ciencia de datos o querer mejorar su comprensión de las aplicaciones comerciales de la ciencia de datos en cualquier industria o área de negocios, este curso lo ayudará a desarrollar y validar sus habilidades y conocimientos prácticos de aprendizaje automático.
Resultado del programa
Te irás con:
- Una comprensión profunda de varias técnicas de aprendizaje automático, incluida la regresión, el aprendizaje conjunto y los métodos basados en árboles, entre otros.
- La capacidad de codificar en R y aplicar técnicas de aprendizaje automático a varios tipos de datos.
- Exposición a las últimas fronteras del aprendizaje automático, como las redes neuronales y cómo se pueden aplicar en los negocios.
- Un certificado de competencia de LSE, una universidad de ciencias sociales líder en el mundo.
Plan de estudios
Durante la duración de este curso certificado en línea, avanzará a través de los siguientes módulos:
- Módulo 1: Aprendiendo de los datos
Descubra el uso y el procesamiento adecuados de los datos para optimizar las aplicaciones de aprendizaje automático. - Módulo 2: Principios del aprendizaje automático
Comprender los principios fundamentales del aprendizaje automático y el flujo de la canalización del aprendizaje automático. - Módulo 3: Regresión
Explore la regresión como una técnica de aprendizaje automático supervisado para predecir una variable continua (respuesta u objetivo) a partir de un conjunto de otras variables (características o predictores). - Módulo 4: Selección de variables y métodos de contracción
Descubra cómo se utilizan los métodos de reducción y selección de variables para mejorar la eficiencia de un modelo de regresión cuando se aplica a conjuntos de datos complejos. - Módulo 5: Clasificación
Explore la clasificación como una técnica de aprendizaje automático supervisado para predecir variables de respuesta binarias (o discretas) a partir de un conjunto de características. - Módulo 6: Métodos basados en árboles y aprendizaje conjunto
Descubra cómo se aplican los métodos basados en árboles y los métodos de aprendizaje por conjuntos para mejorar la precisión de una predicción. - Módulo 7: Introducción a las redes neuronales
Comprenda qué son las redes neuronales, sus aplicaciones más exitosas y cómo se pueden usar dentro de un contexto empresarial. - Módulo 8: Aprendizaje no supervisado
Explore el proceso de técnicas de aprendizaje automático no supervisado de agrupamiento y reducción de dimensiones como un medio para aprender a partir de datos no etiquetados.
¿Tendré el tiempo?
El modelo de aprendizaje de GetSmarter está diseñado para ayudarlo a usted, como profesional que trabaja, a mejorar sus habilidades sin comprometer las responsabilidades laborales y familiares. El curso se divide en módulos manejables semanales, con plazos incrementales, diseñados para ayudarlo a controlar su ritmo durante la duración del curso y permitirle la flexibilidad de trabajar cuando más le convenga. También tiene acceso a su Success Manager, que lo ayudará a establecer objetivos, realizar un seguimiento de los hitos clave, administrar su tiempo y responder a cualquier consulta administrativa que pueda tener.
Galería
Admisiones
Cuota de matrícula del programa
Oportunidades profesionales
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