Antes de realizar un curso o seminario, escuchamos las necesidades reales y objetivos de cada cliente, para adecuar la formación y obtener el mayor aprovechamiento posible. Ajustamos cada curso a sus necesidades.
Somos también especialistas en formaciones 'in company' adaptadas a las necesidades de cada organización, donde el aprovechamiento para varios asistentes de la misma compañía es mucho mayor. Si es tu caso, contacta con nosotros.
Ponemos a disposición también plataforma Cloud con todas las herramientas instaladas y configuradas, listas para la formación, incluyendo ejercicios, bases de datos, etc... para no perder tiempo en la preparación y configuración inicial. ¡Sólo preocuparos de aprender!
Ofrecemos también la posibilidad de realizar formaciones en base a ‘Casos de Uso’
Se complementa la formación tradicional de un temario/horas/profesor con la realización de casos prácticos en las semanas posteriores al curso en base a datos reales de la propia organización, de forma que se puedan ir poniendo en producción proyectos iniciales con nuestro soporte, apoyo al desarrollo y revisión con los alumnos y equipos, etc…
En los 10 últimos años, ¡hemos formado a más de 250 organizaciones y 3.000 alumnos!
Ah, y regalamos nuestras famosas camisetas de Data Ninjas a todos los asistentes. No te quedes si las tuyas
Machine Learning
Machine Learning
Objetivo
El aprendizaje automático o Machine Learning tiene por objetivo desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a partir de una información suministrada en forma de ejemplo (entrenamiento).
Podrás aprender 'Que algoritmo de Machine Learning usar para cada necesidad'
Se utilizan técnicas de Machine Learning entre otras en las siguientes áreas: Medicina, Bioinformática, Marketing, Procesamiento del Lenguaje Natural, Procesamiento de imágenes, Visión artificial, Detección de Spam.
Echa un vistazo a algunas 'Demos Online' de aplicación en Big Data
En este curso vamos a analizar los principales algoritmos en Machine Learning: Logistic Regression, Support Vector Machines, KNearest Neighbors, Decision Trees, Random Forest, Multi-layer Perceptron... utilizando Scikit-Learn librería Data Science (Anaconda con Python 3
Público objetivo
- Profesionales TIC: Consultores BI, Científicos de Datos...
- Profesionales de Negocio: Que quieran reorientar su carrera profesional o tener los conocimientos necesarios para aplicar en sus empresas
- Profesionales de Ciencias Aplicadas: Matemáticos, Estadísticos, Físicos...
Observaciones
- Metodología: El curso intercala partes teóricas en las que se imparten conceptos fundamentales para comprender los ejercicios prácticos que se imparten.
- Requerimientos: Conceptos básicos de: Álgebra Linea y Cálculo. Los asistentes deberán venir con su propio equipo portátil
- Entrega de Certificado: Todos los asistentes recibiirán Certificado de Realización
Temario
Curso Presencial de Machine Learning
- Presencial
Fecha: Del 10 de mar. al 11 de mar. de 2023
Horario: 9:00 a 14:00 y 15:30 a 18:30 ( CEST - Madrid)
Lugar: Av. de Brasil, 17, 16º A-B. Madrid
Precio: 195 € / persona
Pago: PayPal o Trans. Bancaria (Consultar)
- Técnicas
- Clasificación
- Regresión
- Clustering
- Preprocesamiento y Reducción dimensional
- Selección de atributos
- Evaluación del rendimiento
- Matrices de confusión
- Principales KPIs R2, MAE, MSE
- Principales algoritmos
- Ordinal Least Squares
- Ridge Regression
- Laso Regression
- Elastic Net
- Ejemplos
- Principales algoritmos
- Logistic Regression
- Support Vector Machines
- KNearest Neighbors
- Decision Trees
- Random Forest
- Multi-layer Perceptron
- Ejemplos
- Principales Algoritmos
- KMeans
- Spectral Clustering
- DBSCAN
- Ejemplos
Formación Machine Learning con Scikit-Learn librería Data Science (Anaconda con Python 3
Convocatorias
Contacto
Ajustamos cada curso a sus necesidades.
Nuestra oficina en Madrid
- Avenida de Brasil 17. Planta 16
- 28046 Madrid
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