Duración
10 meses – 66 ECTS
Duración
10 meses – 66 ECTS
Precio
2490€
Inicio
Marzo 2021
Plazo de Reserva
Abierto
Reserva tu plaza hasta el 5 de Marzo – Próxima edición 2021
Pago inicial reserva de plaza: 790 €
Pago restante: 1700 € (infórmate sobre facilidades de pago sin intereses).
Área: Ciencia de Datos
Metodología: 100% online
Fecha de inicio: marzo 2021
Créditos: 66 ECTS
Duración: 10 meses
Título propio universitario: Válido en la UE
Porque es la disciplina de la Inteligencia Artificial que está marcando nuevos horizontes en el desarrollo de las sociedades del conocimiento.
Los algoritmos de Machine Learning dotan a las máquinas de la capacidad de realizar tareas de forma autónoma sin ser explícitamente programadas.
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Además somos el centro de formación de referencia para los analistas de datos e investigadores de entidades prestigiosas como el CSIC, IAVANTE y FISEVI.
Más de 500 investigadores en activo se han titulado con nosotros.
Con el MÁSTER DE MACHINE LEARNING CON R adquirirás una visión global de las mejores herramientas de Machine Learning, incluido el trabajo con datos en tiempo real, su preprocesamiento y visualización avanzada, el desarrollo de algoritmos utilizando aprendizaje supervisado, no supervisado y el aprendizaje profundo (Deep Learning).
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El Máster de Machine Learning con R se dirige a graduados, licenciados, PhD y doctorados universitarios interesados en adquirir conocimientos y habilidades de Machine Learning
En este tema conocerás la columna vertebral del aprendizaje automático. Aprenderás sus fundamentos, los problemas que aborda y las principales técnicas del Machine Learning que desarrollaremos a lo largo del Máster: aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), no supervisado (agrupación y estimación de densidad) y profundo (Deep Learning). Aprenderás también cómo es el proceso o flujo de trabajo que deberás utilizar y cómo evaluar el rendimiento de los algoritmos.
R es el lenguaje de programación de código abierto (y gratuito) líder en Estadística y en Ciencia de Datos. Comenzarás desde cero a usar R y RStudio, aprenderás cómo funcionan, cuáles son los tipos de datos básicos, cómo se manipulan y cómo crear funciones para dominar tus propios análisis de datos. También aprenderás a producir informes elegantes y personalizados con RMarkdown, combinando fragmentos de R, comentarios, tablas y gráficos. Y conocerás todas las prestaciones que R te puede ofrecer: gráficos avanzados, tableros y aplicaciones interactivas con Shiny.
Aprenderás a obtener y a gestionar tus datos, a preparar el conjunto de datos para la fase de modelado y a realizar análisis exploratorios. Este es un paso esencial en cualquier proyecto de aprendizaje automático y suele consumir gran parte del tiempo del proyecto. Sabrás cómo transformar los datos para que estén en la forma correcta que requiere el modelo. Aprenderás a crear nuevas características para aprovechar mejor la información en su conjunto de datos, a seleccionar las mejores características para mejorar el ajuste de su modelo, a explorar los tipos de datos y a manejar datos faltantes y atípicos.
La regresión es posiblemente uno de los métodos de aprendizaje automático más utilizados. Aprenderás sobre diferentes modelos de regresión, cómo entrenar estos modelos en R, cómo evaluar los modelos que entrena y usarlos para hacer predicciones. Desde una perspectiva de aprendizaje automático, la regresión lineal es la tarea de predecir resultados numéricos a partir de varias entradas. La regresión logística implica ajustar una curva a datos numéricos para hacer predicciones sobre eventos binarios. Obtendrás una visión general de las técnicas y aprenderás cómo aplicarlas para resolver problemas reales.
Aprenderás a realizar tareas de clasificación y regresión mediante árboles de decisión individuales, una técnica poderosa de aprendizaje supervisado. Los árboles de decisión usan estructuras similares a diagramas de flujo para tomar decisiones, estas estructuras de árboles permiten una fácil comprensión de los resultados. Aprenderás a realizar modelos de ensamble: Bagging (Bootsap aggregation) y Random Forest. Aprenderás modelos de GBM y de Xaboots, la diferencias entre algoritmos de bagging y boosting.
Aprenderás dos importantes métodos de clasificación, una de las tareas más importante del aprendizaje supervisado. La clasificación por K-vecinos más cercanos (kNN) y la máquina de vectores de soporte (SVM) utilizan un enfoque intuitivo y visual.
Este tema te permitirá manejar conjuntos de datos multidimensionales, visualizar patrones ocultos en los datos y descubrir relaciones potencialmente predictivas. Domina las técnicas fundamentales de aprendizaje no supervisado: métodos de agrupación y reducción de dimensionalidad. El objetivo es encontrar patrones en los datos desde una perspectiva de aprendizaje automático, seleccionar y extraer características sin supervisión, para que pueda obtener datos e información lo más rápido posible.
El análisis de series temporales es fundamental para evaluar datos especiales que están correlacionados en el tiempo (autocorrelación), como los datos climáticos o los precios de las acciones. Es esencial identificar patrones sistemáticos en datos de series temporales, ya sea porque representan una característica de interés o porque necesitamos eliminarlo para facilitar análisis posteriores. En este tema aprenderás qué es una serie de tiempo, y varios modelos específicos, desde los autorregresivos (AR) y de medias móviles (MA). hasta los modelos de cointegración (ARIMA).
Obtendrás una introducción al aprendizaje profundo (Deep Learning), la técnica detrás de las capacidades más interesantes de la inteligencia artificial (Artificial Intelligence). Aprenderás conceptos fundamentales y la terminología utilizada en NN, y comprenderás por qué estas técnicas son tan poderosas hoy en día.
El TFM es tu oportunidad para demostrar lo que has aprendido en el Máster. Se convertirá en parte de tu currículum y demostrará que cuentas con las habilidades de adquisición, preparación, visualización, programación, modelado, evaluación e interpretación para resolver un problema de Machine Learning . Construir un proyecto del mundo real es el mejor modo de poner a prueba las nuevas competencias adquiridas.
Realizamos gratuitamente las gestiones para la solicitud de la bonificación de la formación con Fundae.
Para realizar la reserva de matrícula y obtener el título, el alumno debes acreditar estar en posesión del:
Título de Grado universitario o titulación equivalente por una universidad española, o
Titulación equivalente por estudios extranjeros que den acceso a estudios de Postgrado (titulación oficial).
Envía escaneada a cursos@maximaformacion.es la siguiente documentación:
ALUMNOS UNIÓN EUROPEA: Fotocopia del DNI y fotocopia compulsada del Título Universitario.
ALUMNOS LATINOAMÉRICA: Cédula de ciudadanía o Pasaporte y fotocopia apostillada del Título Universitario.
En ambos casos, completar y firmar la Autorización de Tratamiento de Datos Personales y la Solicitud de Admisión.
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