Diplomatura en Inteligencia Artificial y Ciencia De Datos
Diplomado
Virtual
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Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Virtual
Dentro del marco de la Cuarta Revolución Industrial o “Industria 4.0” como tendencia actual de automatización e intercambio de datos abiertos, la computación en la nube y técnicas de Machine Learning, Big Data e Inteligencia Artificial y la aplicación de la Ciencia de Datos dan respuesta a las necesidades del mercado que requieren interacción entre sistemas y asistir a los humanos para la toma de decisiones de manera proactiva y en tiempo real.
* La apertura de nuestros programas está sujeta al cumplimiento del cupo mínimo definido por la Institución, si Usted canceló el valor de la matrícula y la formación no se lleva a cabo, la Universidad realizará la devolución del 100% del dinero según procedimiento institucional.
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Materias
- Ciencia
- Minería
- E learning
- Toma de decisiones
- Inteligencia artificial
Programa académico
<br>•Analizar un conjunto de datos para descubrir comportamientos claves e identificar las relaciones que expliquen los fenómenos encontrados. <br>•Desarrollar proyectos de minería de datos, machine learning e inteligencia artificial. <br>•Aplicar las técnicas de exploración en las fuentes de datos abiertos disponibles en la Web. <br>•Modelar comportamientos y patrones en los conjuntos de datos con técnicas de Machine Learning. <br>•Desarrollar las habilidades requeridas para proyectos de minería de datos, machine learning e inteligencia artificial. <br>•Crear un aplicativo con inteligencia artificial. <br>•Unión de tablas (Query) <br>•Apilar y dividir columnas <br>•Transponer tablas y Columnas <br>•Muestreo aleatorio <br>•Medidas de Tendencia Central: Media aritmética, Mediana, Moda. <br>•Medidas de Dispersión y Ubicación: Varianza, Desviación Estandar, Percentiles, Cuartiles, Etc. <br>•Datos atípicos y datos extremos <br>•Imputación de Valores perdidos <br>•Transformación de variables <br>•Bondad de Ajuste <br>•Evaluar normalidad: Medidas de Forma Métodos Visuales <br>•Histograma <br>•Tablas de Contingencia <br>•Gráficas de probabilidad normal <br>•Gráfica de caja <br>•Gráficos jerárquicos <br>•Análisis de Re <br>•Path Análisis <br>•Regresión lineal simple: Método de mínimos cuadrados <br>•Inferencia acerca de los coeficientes de regresión <br>•Regresión lineal múltiple <br>•Evaluación de los supuestos del modelo de Regresión Múltiple: Normalidad, Autocorrelación, Heteroscedasticidad, Multicolinealidad. Buenas prácticas de Visualización <br>•Diseño de Tableros de Control <br>•Diseño de Tableros Analíticos Regresión, Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, Gradient Boosting <br>•Redes Neuronales <br>•Modelos de Pronóstico (ARIMA's, Suavisamiento Exponencial) <br>•Selección de modelo campeón (interpretar resultados) Aproximaciones gráficas <br>•Aproximaciones paramétricas <br>•Aproximaciones basadas en vecinos cercanos <br>•Aproximaciones basadas en clustering <br>•Self-Training y Co-training <br>•Usando ensambles (ASSEMBLE) <br>•Basados en EM y Transductive SVM <br>•Método de Montecarlo <br>•Métodos de diferencias temporales Interferencias técnicas y optimizaciones <br>•Detección de objetos Tokenización, Lematización, Etiquetado POS <br>•Mineria de Texto y Análisis de Sentimientos
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