Especialización en Machine Learning
Salida laboral: Especialista en machine learning
- Duración
- 201 horas
- Dedicación semanal
- 20 o 30 hrs
- Semanas (aprox.)
- 7 a 10
- Modalidad
- Online 100% en vivo
Objetivo
Implementar modelos predictivos de aprendizaje de máquina complejos en entornos productivos asegurando su interpretabilidad y eficiencia acorde las buenas prácticas de la industria para dar solución a problemáticas de la organización
¿Para quién es?
Personas con formación técnica o profesional previa. Requisitos de ingreso: egresado de carreras técnicas de nivel superior y/o profesionales de base científica y/o tecnológica, incluyendo ciencias básicas, ciencias sociales, agropecuarias, biológicas y de la salud o afín, más la aprobación de un test de selección en línea que evalúa la capacidad de aprendizaje y resolución de problemas y la aprobación de test conocimientos basales del área.
Campo laboral
Este programa está dirigido a profesionales con conocimientos fundamentales de aprendizaje de máquina y ciencia de datos, proporcionando una sólida base en técnicas avanzadas de aprendizaje automático, incluyendo la programación, matemáticas aplicadas, optimización de modelos, y la implementación de modelos complejos en diversos contextos. Está diseñado para preparar a los profesionales para enfrentar los desafíos del análisis de datos y el desarrollo de modelos predictivos avanzados. El campo laboral abarca diversas industrias como tecnología, finanzas, salud, y manufactura, donde la demanda de expertos en aprendizaje automático es creciente. Los egresados de este programa estarán capacitados para desarrollar, optimizar y desplegar modelos de machine learning en organizaciones que buscan aprovechar el poder de los datos para tomar decisiones informadas y automatizar procesos.
Módulos
- 01Orientación al perfil de especialidades y metodología del curso12 h
- 02Programación avanzada para el aprendizaje de máquina18 h
- 03Matemáticas para el aprendizaje de máquina18 h
- 04Optimización de modelos de aprendizaje18 h
- 05Modelos avanzados de regresión y clasificación24 h
- 06Modelos no supervisados avanzados18 h
- 07Modelos neuronales modernos27 h
- 08Procesamiento del lenguaje natural18 h
- 09Interpretabilidad y explicabilidad en modelos de aprendizaje automático12 h
- 10Implementación y despliegue de modelos de aprendizaje15 h
- 11Desarrollo de portafolio para especialidades12 h
- 12Desarrollo de empleabilidad en la industria digital para especialidades9 h
