Curso de Especialista en Machine Learning e Inteligencia Artificial

Descripción

Los datos son el nuevo petróleo y la inteligencia artificial (IA), el motor que los transforma en valor. Desde la predicción de tendencias de mercado hasta la detección temprana de enfermedades o la automatización de procesos industriales, el Machine Learning se ha convertido en una de las disciplinas más demandadas y con mayor potencial de crecimiento. El Curso de Especialista en Machine Learning e Inteligencia Artificial de Agencia Educa está diseñado para quienes desean adquirir las competencias necesarias para entender, desarrollar e implementar soluciones inteligentes basadas en datos. ¿Te atreves a tomar el reto?

¿Por qué debes estudiar el Especialista en Machine Learning e Inteligencia Artificial?

El aprendizaje automático está revolucionando todos los sectores. Las empresas necesitan cada vez más profesionales capaces de diseñar modelos predictivos y analizar información en tiempo real. Por ello, este programa te prepara para:

• Comprender los fundamentos del Machine Learning y su papel dentro de la inteligencia artificial.
• Dominar lenguajes de programación esenciales como Python y R, herramientas indispensables en ciencia de datos y análisis avanzado.
• Aprender a preparar y transformar datos (procesos ETL) para alimentar modelos predictivos y de clasificación.
• Aplicar diferentes tipos de modelos de aprendizaje, tanto supervisados como no supervisados, además del aprendizaje reforzado.
• Desarrollar habilidades en Deep Learning, explorando redes neuronales y su aplicación en visión por computador o procesamiento del lenguaje natural.
• Visualizar e interpretar datos complejos, comunicando resultados de forma clara y efectiva.

Materias y asignaturas del Especialista en Machine Learning e Inteligencia Artificial

El curso se estructura en ocho unidades didácticas principales, cada una de ellas diseñada para construir una visión sólida de la IA en el ámbito biosanitario:

• Estadística. En esta unidad, el alumno aprenderá a interpretar, resumir y analizar conjuntos de datos, identificando patrones y distribuciones. Se abordan conceptos fundamentales como la probabilidad, las medidas de tendencia central y dispersión, y las pruebas de hipótesis.
• Programación. Se trabaja principalmente con Python, el lenguaje más popular en el ámbito del Machine Learning, y R, muy utilizado en análisis estadístico y científico.
• ETL y preparación de datos. Se enseñan las técnicas de Extracción, Transformación y Carga (ETL), fundamentales para la preparación de los conjuntos de datos antes del modelado.
• Modelos supervisados, no supervisados y semi-supervisados. Se abordan desde los modelos de regresión lineal y logística, los algoritmos de árboles de decisión, los modelos de clasificación supervisada y no supervisada y los modelos semi-supervisados.
• Aprendizaje reforzado. A diferencia del aprendizaje supervisado, aquí los algoritmos aprenden mediante la experiencia, tomando decisiones basadas en la retroalimentación recibida del entorno. Se exploran conceptos como agente, entorno, política y recompensa, aplicados a casos reales como la robótica y los videojuegos.
• Deep Learning. El alumno conocerá el funcionamiento de las redes neuronales profundas, desde su estructura hasta su entrenamiento mediante grandes volúmenes de datos.
• Análisis avanzado de datos. Aprenderás a representar datos mediante gráficos, mapas de calor, diagramas interactivos y paneles de control dinámicos.

Salidas profesionales

Este perfil es uno de los más demandados en puestos como el data scientist o científico de datos, o el de ingeniero o desarrollador de Machine Learning. Sus conocimientos también son altamente valorados en el análisis de datos y la consultoría en inteligencia artificial.

Además, una especialización en el área mejora la empleabilidad en investigación en ciencia de datos aplicada, el análisis predictivo o la minería de datos. Finalmente, otra área en la que se valora la formación en machine learning e inteligencia artificial es en el desarrollo de soluciones de deep learning.

Requisitos de acceso de la formación

Este curso está dirigido a un público amplio y no presenta requisitos de acceso. No obstante, aunque no se exige experiencia previa en programación o análisis de datos, sí que se recomienda tener interés en el sector y predisposición para aprender más sobre este ámbito.

Es ideal para profesionales del ámbito tecnológico que deseen especializarse en inteligencia artificial, analistas de negocio que quieran aplicar técnicas predictivas a sus datos o investigadores o docentes. Además, es un programa perfecto para personas con interés en reconvertirse hacia uno de los sectores con más futuro. ¿Dejarás pasar esta oportunidad?