Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos
En la actualidad, el campo del machine learning está en plena expansión, convirtiéndose en una herramienta imprescindible para las empresas que buscan optimizar sus procesos y tomar decisiones basadas en datos. El Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos te ofrece la oportunidad de adquirir habilidades clave para implementar soluciones eficientes en contextos reales. A lo largo del curso, aprenderás sobre la extracción de estructuras de datos, clasificación, sistemas de recomendación y redes neuronales, entre otros temas. Esta formación es especialmente relevante dado el creciente interés de las empresas en transformar sus datos en estrategias efectivas. Con una alta demanda laboral en este sector, participar en este diplomado no solo enriquecerá tu perfil profesional, sino que te posicionará como un experto en un ámbito esencial para el futuro del negocio. ¡No te pierdas la oportunidad de ser parte de esta revolución!
Duración
150
horas
A quién va dirigido
El curso Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos está dirigido a profesionales y titulados interesados en mejorar sus habilidades en el campo del machine learning. Ideal para aquellos que desean aprender sobre la extracción de datos, clustering, sistemas de recomendación y redes neuronales. Esta formación permitirá a los participantes actualizar sus conocimientos y aplicarlos en entornos productivos.
Aprenderás a
El curso de Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos te prepara para enfrentar retos complejos en el ámbito del análisis de datos. Aprenderás a extraer estructuras relevantes, aplicar técnicas de clustering y desarrollar sistemas de recomendación eficaces. Además, dominarás la clasificación y las redes neuronales, lo que te permitirá implementar soluciones innovadoras. Al finalizar, tendrás la capacidad de optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en tu entorno profesional.
Campo Laboral
- Ingeniero de datos especializado en Machine Learning - Científico de datos enfocado en análisis predictivo - Desarrollador de sistemas de recomendación personalizados - Especialista en optimización de procesos mediante algoritmos de clustering - Consultor en implementación de redes neuronales y deep learning - Analista de negocios con conocimientos en modelos de machine learning - Responsable de proyectos de inteligencia artificial en entornos productivos
Plan de estudios
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- Introducción al Machine Learning
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS, CLUSTERING
- Introducción
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN
- Clasificadores
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
- Componentes
- Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
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