- Students: 880
- Duration: 365 days
El curso Machine Learning de Arcitura Education Inc. desarrolla habilidades en prácticas, modelos y algoritmos, así como sistemas de Machine Learning que pueden realizar un rango de tareas de procesamiento de análisis de datos. Explica cómo funciona el Machine Learning, qué puede y qué no puede hacer, y explora cómo se pueden resolver una serie de diferentes problemas de negocio utilizando y combinando técnicas probadas de Machine Learning.
El curso está compuesto por los siguientes módulos:
- Módulo 1: Fundamentos de Machine Learning
- Módulo 2: Machine Learning Avanzado
- Módulo 3: Laboratorio de Machine Learning
Cada módulo tiene un conjunto de lecciones que totalizan una duración estimada de diez (10) horas, y además se complementa con ejercicios para ayudar a reforzar su comprensión de los temas clave.
El módulo final del curso consiste en una serie de ejercicios de laboratorio que requieren que los participantes apliquen su conocimiento de los cursos precedentes con el fin de cumplir con requerimientos de proyectos y resolver problemas del mundo real.
Currículum
- 3 secciones
- 0 lecciones
- 365 días
- Módulo 1: Fundamentos de Machine Learning
Este módulo proporciona una descripción general fácil de entender del Machine Learning para cualquier interesado en cómo funciona, qué puede y qué no puede hacer, y cómo se utiliza comúnmente en apoyo de las metas de negocio. El módulo cubre los tipos de algoritmos comunes y además explica cómo funcionan los sistemas de Machine Learning tras bambalinas. Los materiales básicos del módulo se acompañan con un suplemento informativo que cubre diversos algoritmos y prácticas comunes.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Factores tecnológicos y de negocio de Machine Learning
- Beneficios y retos de Machine Learning
- Escenarios de uso de Machine Learning
- Conjuntos de datos, datos estrucutrados, no estructurados y semiestructurados
- Modelos, algoritmos, aprendizaje y entrenamiento de modelos
- Cómo funciona el Machine Learning
- Recopilación y preprocesamiento de datos de entrenamiento
- Selección de algoritmos y modelos
- Entrenamiento de modelos y despliegue de modelos entrenados
- Algoritmos y prácticas de Machine Learning
- Aprendizaje supervisado, clasificación, árbol de decisiones
- Regresión, métodos de ensamble, reducción de dimensiones
- Aprendizaje no supervisado y agrupamiento
- Aprendizaje semisupervisado y por refuerzo
- Mejores prácticas de Machine Learning
- Cómo funcionan los sistemas de Machine Learning
- Mecanismos comunes de Machine Learning
- Cómo se utilizan los mecanismos en el entrenamiento de modelos
- Machine Learning y Deep Learning, Inteligencia artificial (IA)
0 - Módulo 2: Machine Learning Avanzado
Este módulo profundiza en la amplia variedad de algoritmos, métodos y modelos de las prácticas contemporáneas de Machine Learning para explorar cómo se pueden resolver una serie de diferentes problemas de negocio utilizando y combinando técnicas probadas de Machine Learning.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Patrones de exploración de datos
- Cálculo de tendencia central, cálculo de variabilidad
- Cálculo de asociatividad, cálculo de resumen gráfico
- Patrones de reducción de datos
- Selección de características, extracción de características
- Patrones de manipulación de datos
- Imputación de características, codificación de características
- Discretización de características, estandarización de características
- Patrones de aprendizaje supervisado
- Predicción numérica, predicción de categorías
- Patrones de aprendizaje no supervisado
- Descubrimiento de categorías, descubrimiento de patrones
- Patrones de evaluación de modelos, modelado de referencia
- Evaluación del desempeño de entrenamiento, evaluación del desempeño de predicción
- Patrones de optimización de modelos
- Aprendizaje conjunto, reentrenamiento frecuente del modelo
- Implementación de modelos ligeros, aprendizaje incremental del modelo
0 - Módulo 3: Laboratorio de Machine Learning
Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para poner a prueba su capacidad para aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los módulos anteriores. Completar este laboratorio ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención y además ayudará a demostrar el dominio de los sistemas y técnicas de Machine Learning tal como se aplican y combinan para resolver problemas del mundo real.
Se proporcionan los siguientes ejercicios:
- Ejercicio de lectura 9.1: Mini caso de estudio: Empresa de I+D RHE
- Ejercicio de laboratorio 9.2: Recuperación de los datos de entrenamiento
- Ejercicio de laboratorio 9.3: Selección del algoritmo correcto
- Ejercicio de laboratorio 9.4: Características y representación de los modelos
- Ejercicio de laboratorio 9.5: Medición y optimización del modelo entrenado
- Ejercicio de laboratorio 9.6: Corrección de características inconsistentes
- Ejercicio de lectura 9.7: Mini caso de estudio: Institución financiera GTO
- Ejercicio de laboratorio 9.8: Identificación de los datos de las transacciones de los clientes
- Ejercicio de laboratorio 9.9: Evaluación del riesgo del cliente
- Ejercicio de laboratorio 9.10: Identificación de patrones de gasto alarmantes
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El servicio de formación especializada incluye acceso por doce (12) meses al entorno virtual del curso donde encontrarás:
- Lecciones en video (para todos los temas)
- Libro de trabajo
- Guía de preparación de examen con ejemplos de preguntas
- Mapas mentales
- Afiches sobre el contenido del curso (según necesidad)
Algunos beneficios son los siguientes:
- Video lecciones desarrolladas en español por instructores internacionales acreditados por Arcitura®.
- Metodología de estudio para rendir el examen con un nivel alto de éxito.
Caracteristicas
- Este servicio de formación especializada se entrega en línea y está disponible 24 X 7.
- El curso Machine Learning de Arcitura Education Inc. ha sido elaborado por expertos en la materia en colaboración con un equipo especializado en el desarrollo de material didáctico, y sometido a un proceso de desarrollo probado.
Audiencia objetivo
- El curso Machine Learning de Arcitura Education Inc. está dirigido, pero no limitado, a personas interesadas en desarrollarse como Especialista en Machine Learning.
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