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CURSO:

Machine Learning

Modalidad Virtual - Facilitador Internacional

El curso entrega fundamentos teóricos y prácticos en relación a la construcción y evaluación de los principales algoritmos machine learning utilizados en organizaciones tanto públicas como privadas.

De esta manera, los alumnos serán capacitados tanto en técnicas de aprendizaje no supervisadas (Clustering y Reglas de Asociación), como técnicas de aprendizaje supervisado (regresión lineal y logística, K vecinos más cercanos, árboles de decisión, redes neuronales, support vector machine). Finalmente, el curso cuenta con un módulo práctico en Python para la implementación de cada una de las técnicas mencionadas anteriormente.

OBJETIVO GENERAL 

Brindar el conocimiento y los campos de aplicación del machine learning, con un enfoque teórico y práctico, soportados con casos de éxito en diversos sectores.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Al término del programa los participantes tendrán los enfoques, habilidades y herramientas para:

• Introducir las distintas ramas de investigación dentro de machine learning (aprendizaje no supervisado, aprendizaje supervisado y aprendizaje reforzado).
• Comprender fundamentos teóricos de los principales algoritmos de machine learning.
• Implementar principales algoritmos de machine learning en Python.

DIRIGIDO A

• Gerentes o jefaturas de business intelligence, advanced analytics y afines.
• Profesionales de perfil técnico o de negocio que se orienten al uso potencial de datos.

REQUISITOS TÉCNICOS

Todos los participantes deberán contar con:

• Una laptop con procesador i3 o superior.
• Memoria RAM de 4GB o más.
• Acceso a servicio de internet.
• Auriculares.

CONTENIDO

Contenido
Introducción a machine learning. Principales ramas de investigación. Modelamiento y evaluación de modelos de machine learning.  Aprendizaje no supervisado. Clustering. Reglas de asociación.  Aprendizaje supervisado. Modelos de regresión. Modelos de clasificación.  Aprendizaje reforzado Upper Confidence Bound.

METODOLOGIA

El avance de la materia/curso se realizará de acuerdo al calendario académico específico. Se aplicará una metodología de transferencia de conocimientos 100% participativa virtual con las siguientes características:

Clases en Salas de Videoconferencias ZOOM (3 veces a la semana)

• Contamos con una sala de videoconferencias, en la se realizarán las clases en vivo y el(la) alumno(a) podrá interactuar con el(la) eTutor.
• La aplicación para participar en la sala de videoconferencias es amigable y sencilla de manejar.
• Todas las sesiones de videoconferencias serán grabadas y puestas a disposición de los alumnos en el aula virtual.

Plataforma virtual para el aprendizaje MOODLE (24/7 24 horas al día y 7 días a la semana)

• El(la) alumno(a) accederá a un aula virtual que contará con el material digital del curso y material de lectura/apoyo. El(la) alumno(a) participará de acuerdo a la disponibilidad de su tiempo (dentro los límites de tiempo de duración de la materia/curso y los criterios de evaluación). La metodología de enseñanza incluye: foros de trabajo colaborativo, foros de discusión temática, foros de preguntas y respuestas, mensajería interna, trabajos, cuestionarios, tests y otros servicios orientados a lograr un aprendizaje efectivo.

INICIO

Ciudad	Inicio
Nacional	24 de junio de 2020

 

Informes

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