INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
Mixto
Data Science: IA y Machine Learning en Murcia
Este curso intensivo de Data Science, Inteligencia Artificial y Machine Learning te proporcionará las habilidades necesarias para destacar en el sector tecnológico de la Región de Murcia. Aprende a gestionar datos, entrenar sistemas de IA y aplicar modelos de negocio basados en datos. Ideal para autónomos, desempleados y profesionales que buscan impulsar su carrera. ¡Conviértete en un experto en Data Science y lidera la innovación en tu entorno!
Información del curso
- Duración60 horas lectivas
- UbicaciónMurcia
- EmpresaTALENTO
Requisitos y destinatarios
Requisitos
- ESO o equivalente.
- Demandante de empleo en Murcia.
- Experiencia en el área.
- Mayor de 20 años.
Dirigido a
Autónomos, desempleados y profesionales del sector IT
Qué aprenderás
- Comprender la importancia de la ciencia del dato
- Aplicar modelos de negocio basados en datos
- Dominar los fundamentos de Big Data e IA
- Avanzar en el desarrollo en Python
- Modelización y regresión de datos
- Clasificación de modelos de árboles
- Evaluación y optimización de modelos
- Gestión del ciclo de vida de modelos
Temario
Temario del Curso: Data Science, IA y Machine Learning
1. La Importancia de la Ciencia del Dato
- Concienciación sobre la ciencia del dato: ¿Por qué es crucial?
- Modelos de negocio basados en datos: Casos de éxito.
- Avances en Big Data e Inteligencia Artificial: El futuro es ahora.
- Conceptos básicos: Terminología esencial.
- El poder de los datos: Mejora la toma de decisiones y crea nuevos modelos de negocio.
- Data Science en la organización: Impulsa capacidades en todas las áreas.
2. Introducción a Python
- Fundamentos de Big Data: Los pilares esenciales.
- Fundamentos de Machine Learning: Aprendizaje automático.
- Fundamentos de IA: Visión, NPL y más.
- Python Crash Course: Conocimientos avanzados.
3. Proyectos de Ciencia de Datos: IA y Machine Learning
- Modelización: Primeros pasos.
- Modelos de regresión: Predicción y análisis.
- Modelos de Árboles: Clasificación avanzada.
- Algoritmos alternativos de clasificación: Explora nuevas opciones.
- Eager y Lazy classifiers: Técnicas especializadas.
- Clustering: Agrupamiento de datos.
- Método científico: Enfoque riguroso.
- Evaluación y optimización de modelos: Mejora continua.
- Ingeniería de variables: Creación de características.
- Ensamblado de modelos: Combinación de técnicas.
- Ciclo de vida de los modelos: Gestión integral.
- Interpretabilidad: Entendiendo los resultados.
- Modelos heurísticos de optimización: Soluciones eficientes.
- Algoritmos genéticos: Inspiración en la naturaleza.
- Series temporales y forecasting: Predicción del futuro.
- Gestión de proyectos de Data Science: Éxito garantizado.