PRESENTACIÓN
Se estima que en 2020 se habrán generado 60 ZettaBytes de datos, pero únicamente en torno al 5% serán analizados. Por otra parte, tan sólo un 10% de la información disponible en las corporaciones es de suficiente calidad. En este contexto y gracias a la tecnología Big Data podemos ingestarlos, procesarlos, almacenarlos y analizarlos para extraer el valor que contienen.
Precisamente para extraer este valor y gracias a las arquitecturas distribuidas en Cloud, resurge la disciplina de Machine Learning, que se ha convertido en una herramienta poderosa y altamente rentable para las organizaciones.
Soluciones basadas en Machine Learning están ofreciendo nuevas ventajas competitivas, tanto en ahorro de costes como en el incremento de ingresos. Es por ello más necesario que nunca tener un conocimiento práctico de las herramientas que permiten el entrenamiento y evaluación de modelos predictivos en base a datos que resuelvan las nuevas necesidades de negocio.
Objetivos
Los objetivos que se plantea cubrir el curso son los siguientes:
- Desarrollar una comprensión profunda de las tecnologías clave en Ciencia de Datos y, más concretamente, en Machine Learning
- Comprender el significado y aplicación de la minería de datos, el aprendizaje automático, el modelado predictivo y sus aplicaciones
- Practicar en los lenguajes de programación más utilizados en Ciencia de los Datos: R y Python
- Contrastar la experiencia de la analítica predictiva mediante la programación frente al uso de una herramienta automática
- Ver aplicaciones prácticas en diversos casos de uso, con datos estructurados y no estructurados
- Tener una aproximación cercana a la aplicación de Machine Learning en los campos más avanzados del Reconocimiento del Lenguaje Natural y Visión Artificial.
Titulados universitarios, profesionales o directivos interesados en obtener una perspectiva práctica y de aplicación de las nuevas técnicas de Machine Learning en el ámbito empresarial.
El ámbito profesional es muy variado, ya que es Machine Learning aplica a cualquier sector y área funcional: Estrategia, Comercial, Financiera, Operaciones, IT o Recursos Humanos, entre otros.
CONTENIDOS
SEMANA DE FORMACIÓN Y HERRAMIENTAS DE LA PLATAFORMA VIRTUAL
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL. CASOS DE USO
- Introducción a Machine Learning
- Las tres fuerzas de cambio
- Aplicación en casos de uso cognitivos
- Metodología de desarrollo de proyectos ML e IA
- Tipos de problemas y algoritmos apropiados
MÓDULO 2. INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE R
- Breve historia de R
- Introducción al lenguaje con comandos básicos
- Dataframe de R
- Visualizaciones en R
- Realización de un modelo predictivo en R
MÓDULO 3. INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE PYTHON
- Python en ciencia de datos
- Aprendizaje supervisado Regresión
- Aprendizaje supervisado clasificación
- Aprendizaje no supervisado
- Reglas de asociación y sistemas de recomendación
MÓDULO 4. MODELAR SOBRE PLATAFORMA DE ML
- ML que importa
- Estrategias de modelado
- Estrategias de predicción
- Automatizando las tareas ML
MÓDULO 5. CASO DE USO ASISTENTES VIRTUALES
- Tendencias y paradigmas de modelos conversacionales
- Asistentes Virtuales
- Definición de caso de uso alrededor de una conversación con un chatbot
- Implementación chatbot con intenciones, entidades y árbol de diálogo
MÓDULO 6. CASO DE USO INFRAESTRUCTURA Y SERVICIOS: RECONOCIMIENTO DE ACTIVOS
- Aproximación estratégica a la aplicación de la Visión Artificial para el reconocimiento de activos
- Análisis de oportunidades para la aplicación en los servicios urbanos y el sector industrial
- Habilitadores tecnológicos (ej: drones)
- Roles y responsabilidades para la planificación y ejecución de este tipo de proyectos
Metodología
El Programa se desarrolla con la metodología online de EOI, que garantiza la misma calidad docente que se obtiene en formato presencial, pero sumándole un enfoque flexible e innovador que rompe con las barreras geográficas y la incompatibilidad de horarios.
Durante el curso se expondrán las mejores prácticas actuales y numerosas experiencias reales en el sector. Se aborda desde una perspectiva múltiple: casos prácticos, notas técnicas, lecturas, sesiones magistrales, presentaciones, con una participación e interactividad máximas.
¿Cómo solicitar admisión?
Si deseas solicitar la admisión en el programa, completa el formulario de admisión y envíalo junto con tu CV o enlace a tu perfil de LinkedIn actualizado. Nos pondremos en contacto contigo para informarte de los siguientes pasos.
Puedes consultar aquí información detallada del proceso de admisión y matriculación en nuestros programas.
#eoiteayuda: Bonificaciones y Descuentos
EOI, como Fundación Pública comprometida con la formación y el talento ofrece, a través del programa #eoiteayuda, un amplio abanico de descuentos y bonificaciones con el fin de facilitar el acceso a la formación, al mayor número posible de candidatos. Estas bonificaciones pueden llegar a cubrir el 40% del precio total del curso.
Convocatoria de becas y descuentos disponibles: Más información