Curso Machine Learning Iniciación

La demanda de científicos de datos se incrementa de manera constante mes a mes, existe en el mercado una amplia oferta para los científicos de datos. Por otro lado las empresas son cada vez más conscientes de la necesidad de aplicar técnicas de Machine Learning para explotar los datos que tienen y no perder el tren de la competencia. En el campo de las previsiones Gartner predijo que en 2015 se generarían en torno a 4,4 Millones de trabajo relacionados con Big Data y el Machine Learning. En febrero computerword publicó un artículo “Científicos de datos, los más buscados y mejor pagados”. Son numerosas las publicaciones de las más prestigiosas empresas indicando la dificultad de encontrar este perfil en el mercado.

Edición Semanal y Fin de Semana
20 horas
Presencial
Español
Plaza de Cervantes 10 (Alcalá de Henares)
495 euros

Presentación Curso Machine Learning Iniciación

¿Qué aporta Big Data?, para poder contestar a esta pregunta, simplemente debemos tener en cuenta la diferencia fundamental en el cambio de enfoque. Los sistemas tradicionales de BI nos ayudan a contestar que ha pasado mediante el seguimiento, normalmente a través de cuadros de mandos de qué ha ocurrido. El cambio fundamental y el valor que aporta big data no es simplemente el uso de muchas fuentes y diversas de datos, sino el poder preguntar a los datos ¿Qué es lo que va a ocurrir?, la clave Machine Learning.

Para poder construir sistemas que aporten un valor diferencial debemos construir modelos capaces de contestar a las preguntas de negocio. Esto es la misión de un científico de datos.

Este curso de Machine Learning pone el foco en cómo construir estos sistemas predictivos, para ello debemos conocer los principios estadísticos y las diferentes técnicas que existen en el aprendizaje automático. El curso de Machine Learning no es simplemente un recorrido por las diferentes librerías existentes, sino que entramos en los fundamentos matemáticos y estadísticos en los que se basan. Esto es clave a la ahora de poder modelar correctamente un problema así como poder analizar y diagnosticar problemas de rendimiento y cómo afrontar estas situaciones.

El alumno adquirirá los conocimientos necesarios para afrontar un problema de explotación de los datos basándose en Machine Learning.

Este curso de Machine Learning no solo cubre los principales algoritmos existentes dentro de Machine Learning sino que de una manera simple se explican los mecanismos que los hacen funcionar (matemáticos y estadísticos), no te preocupes si tu nivel de matemáticas y estadística está un poco oxidado los conceptos son sencillos y no se profundiza sin embargo conocer los mecanismos que hacen funcionar los algoritmos es clave para poder entender, depurar y mejorar el rendimiento de nuestros sistemas.

Participantes

Programadores, ingenieros, matemáticos, estadística. Toda persona que sepa programar y tenga interés en conocer Machine Learning.

Los ejercicios y prácticas las haremos con Python que se está imponiendo como uno de los lenguajes de mayor potencial dentro de Machine Learning. Es aconsejable tener conocimientos de Python aunque si tienes conocimientos de programación no te será complicado ponerte al día con los primeros ejercicios.

Contenido

I.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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II.- APRENDIZAJE SUPERVISADO

  • Regresión lineal 
  • Regresión lógica
  • Regresión multi clase
  • Arboles de decisión
  • Gausian Disscriminat Analisys (GDA)
  • Naive Bayes
  • Support Vector Machine

III.- TEORÍA DEL CONOCIMIENTO

  • Selección de características
  • Selección del modelo
  • X-Validation, leave one out. Error de generalización
  • Métricas. ROC, matrices de confusión
  • Overfitting Vs Underfitting

IV.- NO SUPERVISADO

  • K-mean
  • Mix of gausians
  • PCA

V.- RECOMENDADORES

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VI.- REGLAS DE ASOCIACIÓN

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Claustro

Carlos García. Socio fundador de Strategy Big Data, consultora especializada en Big Data. Informático, obtiene la DEA en 2008, en sistemas de gestión de procesos por la universidad pontificia de Salamanca. Profesional con 15 años de experiencia en el campo de las telecomunicaciones, 10 de ellos en I+D dentro de los Bell Labs Software Development Center. Experto en gestión y dirección de proyectos y programas internacionales. Cuenta entre su formación MBA por ICADE, IDD ALU, Stretch International Managerial SDA Boconni, Executive Leadership & Development Harvard Business School’s ManageMentor, formado en aprendizaje automático en la universidad de Stanford (profesor Andrew Ng).

Guillermo González Sánchez, licenciado en matemáticas por la Universidad de Sevilla y científico de datos. Se incorpora a Strategy Big Data en el 2015 como científico de datos. Beca de investigación sobre Operadores de Perron-Frobenius para el Instituto de Matemáticas de la universidad de Sevilla.Ha impartido clases en la Escuela Superior de Ingenieros de Sevilla. Perito estadístico en Grupo Pericial. Especialización autónoma en Machine Learning, Time Series y programación en R y Python.

Duración y Lugar

El curso de Machine Learning se ofrece en dos formatos:

  • Semana: martes y jueves de 19 a 22h. La última semana se incluirán dos horas de clase el miércoles de 19h a 21h.
  • Fin de Semana: viernes de 17 a 22h y sábado de 9 am a 14h

Comienzo de las clases:

  • Semana: Las clases comenzarán el 24 de Mayo, martes.
    • 24,26,31 de Mayo. 1,7,8,9 Junio
  • Fin de Semana: Las clases comenzarán el 27 de Mayo, viernes.
    • 27,28 de Mayo. 10 y 11 de Junio.

Será necesaria una asistencia al 80% de los créditos para la obtención del título.

Las clases se impartirán en la sede de CIFF, Centro Internacional de Formación Financiera, en María de Molina, 27, 28006. Madrid.

Se impartirá una metodología práctica, la filosofía es que cuando más se aprende es haciendo las cosas.  Las clase comenzarán con una parte teórica que se extenderá un 80% de la clase, después 20% lo dedicaremos a ver ejemplos usando notebooks auto contenidos, se propondrán ejercicios para que el alumno aplique lo aprendido. La parte teórica cobra mayor importancia en este curso.

Titulación y Matrícula

Aquellos alumnos que completen con éxito el curso, realizando todos los ejercicios y pruebas recibirán un Certificado en Machine Learning expedido por CIFF Business School.

Los derechos de Matrícula y enseñanza ascienden a 495 euros, aunque existen descuentos para grupos y empresas.

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    e-mail: info@ciff.net

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