London School of Economics and Political Science (LSE) Online
Aprendizaje automático: curso certificado en línea de aplicaciones prácticas
Holborn, Reino Unido
Certificado
DURACIÓN
8 semanas
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
TASAS DE MATRÍCULA
USD 2345
FORMATO DE ESTUDIO
La educación a distancia
Actualice sus habilidades de datos y desarrolle una comprensión técnica de las aplicaciones comerciales del aprendizaje automático.
Combinando los campos de la estadística, la optimización, la minería de datos y la informática, el aprendizaje automático se está adoptando en todos los sectores gracias a su capacidad para resolver problemas en presencia de grandes conjuntos de datos. Entre los éxitos recientes del aprendizaje automático figura su aplicación en tareas comerciales como motores de búsqueda, sistemas de recomendación (por ejemplo, Netflix y Amazon) y marketing. Los métodos de aprendizaje automático también se utilizan cada vez más en las instituciones financieras para el comercio algorítmico, la predicción del comportamiento de los clientes, el cumplimiento y el riesgo.
Este curso técnico en línea de ocho semanas de la London School of Economics and Political Science (LSE) cubre una amplia gama de métodos de aprendizaje automático, siguiendo un enfoque práctico del aprendizaje automático en la analítica empresarial moderna. A lo largo del curso, se involucrará con problemas del mundo real a medida que aplica modelos de aprendizaje automático a conjuntos de datos en R, interpreta las predicciones y evalúa estas predicciones para informar las decisiones empresariales.
Una educación en línea que te distingue
Este curso certificado en línea de LSE se imparte en colaboración con el proveedor de educación en línea GetSmarter. Únase a una comunidad en crecimiento de profesionales globales que ya han tenido la oportunidad de:
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Este curso se presenta íntegramente en línea, en colaboración con el líder en educación en línea GetSmarter. Consulte el curso certificado en línea Machine Learning: Practical Applications online certificate course para conocer las próximas fechas del curso, el precio del curso y mucho más.
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¿Es este curso para ti?
Este curso certificado en línea está diseñado para profesionales que buscan mejorar el análisis de datos de una organización a través de la integración de técnicas de aprendizaje automático. Los gerentes medios y altos, los especialistas en datos, los consultores, los analistas, los profesionales de TI y de negocios que estén interesados en las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático se beneficiarán de la exploración en profundidad de los principios y métodos básicos. Si está interesado en mejorar sus habilidades, hacer la transición a un rol de ciencia de datos o desea mejorar su comprensión de las aplicaciones comerciales de la ciencia de datos en cualquier industria o área comercial, este curso lo ayudará a desarrollar y validar sus habilidades y conocimientos prácticos de aprendizaje automático. .
Te irás con:
- Una comprensión profunda de varias técnicas de aprendizaje automático, incluida la regresión, el aprendizaje conjunto y los métodos basados en árboles, entre otros.
- La capacidad de codificar en R y aplicar técnicas de aprendizaje automático a varios tipos de datos.
- Exposición a las últimas fronteras del aprendizaje automático, como las redes neuronales y cómo se pueden aplicar en los negocios.
- Un certificado de competencia de LSE, una universidad de ciencias sociales líder en el mundo.
Durante la duración de este curso certificado en línea, avanzará a través de los siguientes módulos:
- Módulo 1: Aprendiendo de los datos
Descubra el uso y procesamiento adecuado de los datos para optimizar las aplicaciones de aprendizaje automático. - Módulo 2: Principios del aprendizaje automático
Comprenda los principios fundamentales del aprendizaje automático y el flujo de la cadena de producción del aprendizaje automático. - Módulo 3: Regresión
Explore la regresión como una técnica de aprendizaje automático supervisado para predecir una variable continua (respuesta u objetivo) a partir de un conjunto de otras variables (características o predictores). - Módulo 4: Selección de variables y métodos de contracción
Descubra cómo se utilizan los métodos de selección de variables y reducción para mejorar la eficiencia de un modelo de regresión cuando se aplica a conjuntos de datos complejos. - Módulo 5: Clasificación
Explorar la clasificación como una técnica de aprendizaje automático supervisado para predecir variables de respuesta binarias (o discretas) a partir de un conjunto de características. - Módulo 6: Métodos basados en árboles y aprendizaje en conjunto
Descubra cómo se aplican los métodos basados en árboles y los métodos de aprendizaje conjunto para mejorar la precisión de una predicción. - Módulo 7: Introducción a las redes neuronales
Comprenda qué son las redes neuronales, sus aplicaciones más exitosas y cómo se pueden utilizar en un contexto empresarial. - Módulo 8: Aprendizaje no supervisado
Explore el proceso de técnicas de aprendizaje automático no supervisado de agrupamiento y reducción de dimensión como un medio de aprendizaje a partir de datos no etiquetados.
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¿Tendré tiempo?
El modelo de aprendizaje de GetSmarter está diseñado para ayudarlo, como profesional que trabaja, a mejorar sus habilidades sin comprometer las responsabilidades laborales y familiares. El curso se divide en módulos semanales, manejables, con plazos incrementales, diseñados para ayudarlo a mantener el ritmo durante la duración del curso y le permite la flexibilidad de trabajar cuando más le convenga. También tiene acceso a su Administrador de éxito, que lo ayudará a establecer objetivos, realizar un seguimiento de los hitos clave, administrar su tiempo y responder cualquier consulta administrativa que pueda tener.
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