Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos

Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos

Descubre cómo aprovechar y obtener sabiduría a partir de la información, empleando métodos y recursos de evaluación de datos universales, y enfoque especializado en inteligencia artificial.

Centro educativo:

UPValenciaX

Profesores del curso:

José Hernández-Orallo

María José Ramírez Quintana

Duración: 

5 semanas

Tiempo por semana: 

4–5 horas

Temática: 

Informática

Nivel: 

Intermedio

Modalidad: 

Distancia

Idioma: 

Español

Idioma del video: 

Español

Requisitos: 

El alumno ha de tener unos conocimientos básicos de programación, sin ningún lenguaje de programación en particular. Debe conocer lo que son vectores y matrices, a nivel muy básico. Es conveniente que conozca los indicadores estadísticos básicos (media, desviación típica, mediana, cuantiles, etc.), concepto de muestreo y nociones muy básicas (ofimáticas) con hojas de cálculo y tablas de datos.

Información sobre el curso

La importancia del aprendizaje automático está en constante crecimiento, ya que se enfrenta a la tarea de analizar una gran cantidad de información (big data) con el fin de tomar decisiones.

¿Qué aprenderás en este curso?

El reconocimiento del valor de los datos en las organizaciones y las oportunidades de negocio que surgen de su explotación para el desarrollo de productos basados en datos, como la inteligencia de negocios, es fundamental en la actualidad. Para lograr esto, es necesario utilizar diversas técnicas de aprendizaje automático, entre otras, que permitan extraer modelos descriptivos y predictivos a partir de los datos. Además, es importante saber evaluar correctamente estos modelos para asegurar su eficacia y utilidad. Asimismo, es necesario conocer y utilizar las herramientas básicas de integración y preparación de datos, incluyendo la visualización de datos. Estas herramientas facilitan la comprensión y el análisis de los datos, permitiendo identificar patrones y tendencias relevantes. Para llevar a cabo estas tareas, es fundamental aprender a utilizar un lenguaje de programación de análisis de d
atos, como el lenguaje R. Este lenguaje ofrece una amplia gama de librerías y funciones que permiten realizar análisis estadísticos y generar visualizaciones de datos de manera eficiente. Además, es importante familiarizarse con las librerías de R que permiten generar modelos de aprendizaje automático. Estas librerías ofrecen algoritmos y técnicas avanzadas que permiten desarrollar modelos predictivos y de clasificación basados en los datos disponibles. En resumen, para aprovechar al máximo el valor de los datos en las organizaciones y aprovechar las oportunidades de negocio que ofrecen, es necesario utilizar técnicas de aprendizaje automático, conocer y utilizar herramientas de integración y preparación de datos, aprender a utilizar un lenguaje de programación de análisis de datos como R, y familiarizarse con las librerías que permiten generar modelos de aprendizaje automático.

Apuntarse al curso de Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos

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