Machine Learning Aplicado usando Python (2ª edición)

Objetivos:

Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.

Dirigido a:

Personas, preferentemente desempleadas, con nivel académico o de conocimientos generales.

Personas residentes en Gran Canaria

Una vez que finalice el plazo de presentación de solicitudes, se valorarán todas las recibidas y se seleccionarán a los alumnos que formarán parte del curso, en base a la formación de los candidatos y a la documentación presentada.

*A los alumnos se les proporcionará los medios didácticos y el material necesario para el desarrollo del curso.

*La selección de alumnos se hará siguiendo el estricto orden de inscripción de los mismos, teniendo en cuenta prioritariamente a los desempleados.

Programa:

MÓDULO 1 : Introducción al curso

• Introducción al Python.
• Librería de Python para Machine Learning.
• Machine Learning. Introducción.

MÓDULO 2: Aprendizaje supervisado

• Definición y aplicaciones.
• Medidas de rendimiento.
• Modelos lineales
• Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
• Combinación de modelos. Random Forest.

MÓDULO 3: Aprendizaje no supervisado

• Definición y aplicaciones.
• Medidas de rendimiento.
• Clustering. Tipos.
• Biclustering
• Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
• Análisis de la cesta.

Metodología: 

Actuación financiada con cargo al Plan Integral de Empleo de Canarias 2020

Cofinanciado por el Cabildo de Gran Canaria con cargo al Programa de formación y empleabilidad en nuevos sectores productivos COVID19.