Curso Python Machine Learning Online

El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial que se encarga de crear sistemas capaces de aprender por ellos mismos a partir de un conjunto de datos, sin necesidad de realizar programaciones. Se basa en algoritmos que permiten identificar patrones en grandes cantidades de datos, lo que permite predecir comportamientos. Además, estos algoritmos aprenden por si solos sin necesidad de intervención humana.

Por otro lado, Python es un lenguaje de programación de propósito general muy empleado en el ámbito del Machine Learning o el Data Science, ya que es fácil de aprender y rápido de implementar prototipos. En este sentido, es un lenguaje de programación fácil e intuitivo ya que está orientado a que su sintaxis sea lo más parecida posible al lenguaje humano.

Se trata de un lenguaje de programación multiparadigma, ya que soporta orientación a objetos, programación imperativa y, también, programación funcional.

Los objetivos más importantes del curso de Machine Learning con Python son los siguientes:

Dominar el Machine Learning y qué modelo y algoritmo utilizar para cada reto.
Conocer en qué consiste el Machine Learning y en qué se diferencia de la Inteligencia Artificial y Deep Learning.
Manejar Python para el análisis de datos con las principales librerías (numpy, pandas, scikit-learn…)
Conocer cuáles son los diferentes tipos de machine learning siendo capaz de resolver problemas de clasificación, regresión, clustering y reglas de asociación.
Conocer los algoritmos de machine learning en cada tipología, valorar cuál es el más adecuado y optimizarlo.
Predecir el futuro gracias a los modelos de machine learning para conseguir la ventaja competitiva.
Dar un enorme valor añadido tanto en su compañía como negocio personal.
Añadir una habilidad de sumo interés para nuestra carrera profesional.

El curso Python Machine Learning online está dirigido principalmente a profesionales de empresa interesados en convertirse en científicos de datos, aprendiendo en qué consiste el Machine Learning para sacarle el máximo provecho a la información. Además, es una formación muy recomendable para analistas de datos que deseen obtener un plus explorando la información con el aprendizaje automático, perfiles junior que quieran especializarse en la rama del Machine Learning, así como profesionales de negocios que quieran dar un valor añadido en su organización o negocio.

TEMA 1. Introducción al Machine Learning
• ¿Qué es el Machine Learning y la Ciencia de Datos?
• Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
• Tipos de Machine Learning
• Resumen
TEMA 2. Introducción a Python
• Instalación Python + Jupyter
• Conceptos básicos de Python
• Introducción a las librerías: Numpy
• Introducción a las librerías: Pandas
• Introducción a las librerías: Matplotlib
• Librería Machine Learning Scikit-Learn
• Resumen
TEMA 3. Machine Learning. Clasificación
• ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLASIFICACIÓN?
• Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, Naive Bayes, Logistic
Regression. KNN)
• Explicación paso a paso con Scikit-Learn - Caso Práctico Clasificación
• Resumen
TEMA 4. Machine Learning. Regresión
• ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGRESIÓN?
• Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal
• Explicación paso a paso con Scikit-Learn - Caso Práctico REGRESIÓN
• Resumen
TEMA 5. Machine Learning. Clustering
• ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLUSTERING?
• Algoritmo Machine Learning K-Means
• Explicación paso a paso con Scikit-Learn - Caso Práctico CLUSTERING
• Resumen
TEMA 6. Reglas de Asociación
• ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN?
• Algoritmo Reglas de Asociación - "Apriori"
• Explicación paso a paso - Caso Práctico Reglas de Asociación
• Resumen

Algunas de las aplicaciones prácticas de Machine Learning lo encontramos en el sector de la medicina, la ciberseguridad, el transporte, la automoción o las inversiones. Así, por ejemplo, el algoritmo introducido en los coches inteligentes es capaz de recopilar datos del entorno, desde la velocidad de circulación del vehículo hasta la temperatura interior o la música elegida por el conductor, lo que permitirá que el aprendizaje automático se traduzca en que el volante funcione sólo, la temperatura sea la adecuada en cada momento y que suene siempre la música que nos gusta. Por otro lado, en el ámbito de la medicina, el algoritmo estudia los datos de los pacientes y ayuda a establecer tendencias o banderas rojas que ayudan en los diagnósticos y tratamientos mejorados.