Machine learning: No Supervisado - Curso - Presencial

UNAB - Universidad Autónoma de Bucaramanga

Curso

En Bucaramanga

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Bucaramanga

  • Horas lectivas

    16h

  • Inicio

    Fechas disponibles

El curso buscar desarrollar las habilidades y conocimiento de los participantes en las técnicas de Aprendizaje No Supervisado de Machine Learning. Aprenderán a utilizar paquetes de Python (Sklearn, networkx) es desarrollo de modelos de minería de datos que permita mapear estructuras intrínsecas en los conjuntos de datos.

Este curso es homologable en el Diplomado Ciencia de Datos, como el 4to módulo del programa.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

Bucaramanga (Santander)
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Inicio

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

General:
Conocer y aplicar algoritmos de minería de datos con el fin de poder detectar patrones inmersos en la estructura de grandes volúmenes de datos.

Específicos:
Desarrollar modelos de reducción de dimensiones con el fin de generar representaciones visuales.
Implementar modelos de agrupamiento para identificar comportamientos recurrentes o patrones en un conjunto de datos.
Analizar modelos de redes con el fin de identificar actores centrales, grupos interconectados o sub-grafos densos.

Profesionales, técnicos o tecnólogos que deseen participar en proyectos de análisis de datos en los sectores industriales, empresariales, productivo, comerciales, salud y otros.

Metodología:
El curso se desarrollará a través de sesiones teórico-prácticas con computadora utilizando Python.

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Opiniones

Logros de este Centro

2020

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La valoración media es superior a 3,7

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Materias

  • E learning
  • Agrupamiento no particional
  • Agrupamiento particional
  • Análisis de redes sociales
  • Análisis factorial
  • Análisis de componentes principales
  • Reducción de Dimensiones
  • Minería de Datos
  • Representaciones visuales
  • Conjunto de datos

Programa académico

Plan de Estudios:

Unidad 1: Reducción de dimensiones, análisis de componentes principales, análisis factorial

Unidad 2: Agrupamiento no particional

Unidad 3: Agrupamiento particional

Unidad 4: Análisis de redes sociales

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