• Presencial

    Curso Semipresencial

  • duración

    80 horas

  • Nivel

    Nivel Avanzado

¿Qué vas a aprender?

¿Sabías que la demanda de profesionales de inteligencia artificial no ha dejado de crecer en los últimos años? Las empresas disponen de cantidades ingentes de datos pero no siempre saben sacarles partido para acercarse a sus objetivos de negocio y aumentar su ventaja competitiva. Muchas empresas han empezado a utilizar Machine Learning para analizar sus datos y extraer conclusiones, pero todavía hay un gran margen de crecimiento para este ámbito de la inteligencia artificial. El perfil de científico de datos se está convirtiendo por tanto en imprescindible en compañías de todo tipo. Con este curso podrás conocer y aplicar los fundamentos de Python para aumentar tu empleabilidad en este sector. CONVOCATORIA RETRASADA

Contenidos

Módulo 1.-Describir los principales conceptos del Machine Learning.
Módulo 2.-Introducción a la programación en Python v3. Online
Módulo 3.-Recursos esenciales de Machine Learning: scikit, numpy, scipy, matplotlib, pandas, etc.
Módulo 4.-Presentación de los resultados con Jupyter Notebook.
Módulo 5.-Fuentes de datos y cómo acceder a ellas. Online
Módulo 6.-Operaciones matemáticas y cálculos científicos con Python.
Módulo 7.-Encadenado de algoritmos.
Módulo 8.-Casos de éxito en el uso de redes neuronales y procesamiento en paralelo: automoción y cibervigilancia, etc.
Módulo 9.-Representación gráfica y optimización.
Módulo 10.-Framework de DeepLearning (TensorFlow, Keras, Pytorch, etc.)
Módulo 11.- Supuesto práctico innovador. Online
Módulo 12.- Proyecto de implantación de fin de programa: Creación de un recomendador inteligente de servicios o productos inteligente.

Prácticas en empresas:

Este curso lleva asociados 3 meses de prácticas en empresas. Estas prácticas tendrán carácter gratuito y no estarán becadas.

Observaciones

Para poder acceder a estos cursos será necesario haber finalizado, en los últimos tres años, estudios universitarios o un ciclo formativo de grado superior de los indicados a continuación, o bien estar cursando el último curso de estos estudios:

  • Grado en ingeniería, informática, física, estadística, matemáticas o disciplinas asimiladas.
  • Ciclo formativo de grado superior de la familia profesional de informática.

Puede consultar las bases del programa aquí.

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