Curso de Machine Learning con Python
Presentación
El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine learning) está creciendo rápidamente conforme crece la necesidad de que las máquinas tomen decisiones, sobre todo en tareas que pueden ser repetitivas o exijan una atención constante del personal humano. El proceso de aprendizaje requiere un amplio conocimiento del uso de estadísticas aplicadas al desarrollo de algoritmos y el uso de herramientas que permitan analizar y visualizar los datos recolectados, preparar los mismos y crear modelos que se ajusten a las condiciones de uso cotidianas para finalmente realizar un trabajo de evaluación y posterior puesta en producción de los modelos.
Cada una de estas etapas posee su propio grado de dificultad y conocimiento, que iremos abordando a lo largo del curso ayudándonos por un lenguaje robusto y consistente como lo es python, que cuenta con una vasta experiencia en el tratamiento y análisis de datos.
Modalidad: A distancia
Qué vas a aprender
Objetivo general
Introducirse en el mundo del aprendizaje de máquinas y descubrir las herramientas de Python que facilitan el proceso de desarrollo de modelos.
Objetivos específicos
- Investigar y profundizar en las herramientas que brinda python para cada etapa.
- Analizar las etapas del desarrollo de modelos.
Medios de pago
Temario
2 Modulos • 8 Unidades • Carga Horaria 60 horas
Modulo 1: Bases y Herramientas
Unidad 1: Instalaciones y conceptos previos
Tema 1: Introducción.
Tema 2: Instalaciones.
Tema 3: Matrices y Arrays.
Unidad 2: Adquisición de datos
Tema 1: Formato CSV.
Tema 2: Formato MS Excel.
Tema 3: Formato JSON.
Tema 4: Formato HTML.
Tema 5: Base de datos – SQLite3. XML
Unidad 3: Inspección y visualización de datos I
Tema 1: Matplotlib.
Tema 2: Gráficos de línea.
Tema 3: Gráficos de dispersión.
Tema 4: Polinomios.
Tema 5: Mapa de colores.
Unidad 4: Scikit-learn Supervisado I
Tema 1: Aprendizaje supervisado.
Tema 2: Regresión lineal.
Tema 3: Regresión logística.
Modulo 2: Herramientas avanzadas y casos de estudio
Unidad 1: Sklearn – Supervisado II
Tema 1: K-Nearest Neighbors (K-NN).
Tema 2: K-NN Clasificación.
Unidad 2: Sklearn – Supervisado III
Tema 1: Clasificadores lineales: Support Vector Machine.
Tema 2: Clasificadores lineales: Softmax.
Unidad 3: Sklearn – No Supervisado I
Tema 1: Clustering.
Tema 2: K-Means.
Tema 3: Pre-procesamiento de datos.
Unidad 4: Sklearn – No Supervisado II
Tema 1: Estimador de densidad.
Tema 2: Reducción de dimensionalidad.
Tema 3: PCA y otros.
Destinatarios
Requisitos
- Es recomendable una buena báse matemática y conocimientos de probabilidad y estadística.
- Se requieren conocimientos intermedios de python.
Equipo docente
Enrique Nicanor Mariotti
Profesor
Juan Marcelo Barreto Rodriguez
Coordinador
Bibliografía
Metodología de enseñanza-aprendizaje:
Toda la comunicación con los tutores la tendrás por medio de nuestro Campus Virtual, el cual está disponible las 24hs y donde encontrarás:
- Foros de debate.
- Consultas al tutor por medio de foros y mensajería interna.
- Material de lectura obligatoria.
- Contenidos complementarios.
- Actividades y trabajos integradores individuales y/o grupales.
- Clase en tiempo real, mínimo 1 encuentro cada 15 días, a través de Zoom.
Modalidad de evaluación y acreditación:
Para la acreditación de un trayecto formativo se tiene en cuenta:
- La lectura y visualización de todos los contenidos.
- Grado de participación en todos los foros de debate y actividades propuestas.
- La entrega y aprobación de todas las actividades y ejercicios que se consignen como obligatorios.
- El alumno deberá finalizar la cursada dentro de la duración del trayecto sin excepción. Terminado el mismo, no podrá entregar ninguna actividad obligatoria adeudada.
- La aprobación de la Evaluación Integradora Final, la cual puede ser un Trabajo Práctico o un Cuestionario Multiple Choice.
Al culminar el trayecto formativo, de haber cumplido con lo anteriormente nombrado se te otorgará un Certificado de Aprobación. En caso de haberlo hecho parcialmente, se te entregará un Certificado de Participación. Para conocer más acerca de nuestros certificados, consulte este artículo.
Así enseñamos:
Material de estudio online
Te brindamos los apuntes, material de estudio y textos complementarios necesarios para tu aprendizaje. Todo el contenido es descargable para que puedas visualizarlo cuando y donde quieras.
Clases en tiempo real
Tendrás clases en tiempo real periódicamente para desarrollar y profundizar las unidades temáticas. Su participación no es obligatoria y quedan grabadas para que accedas a ellas en todo momento.
Foros de discusión con docentes y pares
Desde el Centro de eLearning creemos que la retroalimentación entre compañeros y profesores es la mejor forma de aprender.
Seguimiento docente activo
Para poder desarrollar correctamente tu aprendizaje contás con profesores a tu disposición para poder despejar cualquier duda o inquietud que tengas sobre el material de estudio y la cursada. Asimismo, tendrás disponible un servicio de mensajería directa con ellos, además de los foros de intercambio.
Campus virtual disponible 24hs del día
Nuestra plataforma te permite estudiar en el horario que te sea conveniente, disponible en todo momento.
Profesores especializados en elearning
Nuestros docentes están capacitados en educación a distancia y comparten la vocación de enseñar y mantenerse en constante actualización para brindar lecciones íntegras y de gran nivel académico.
Certificación Universitaria UTN BA
Nuestros certificados son extendidos en formato digital por el Centro de e-Learning de la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria de UTN FRBA. Contamos con un Sistema de Verificación de Certificados (SVC) a través del cual se pueden verificar los diplomas emitidos, tanto por parte de un alumno o un tercero que requiera validar el historial académico.
¡Somos UCAP!
Estamos registrados como Unidad Capacitadora, es decir que los cursos que dictamos pueden canalizarse a través del Régimen de Crédito Fiscal para capacitación
Certificación
Diploma digital verificable a través del sistema de verificación de autenticidad.
Certificados extendidos por la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria de Universidad Tecnológica Nacional Regional Buenos Aires.
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Preguntas Frecuentes
Es muy fácil:
- Hacé clic en el botón "Inscripción" en la página web de tu curso de interés. Si es la primera vez que estudiás con nosotros, creá tu usuario. Si ya tenés uno, iniciá sesión.
- La página te redireccionará al proceso de pago. Si tenés un cupón de descuento, ¡este es el momento de usarlo! Cargá su código en el botón “Tengo un cupón de descuento”.
- Luego de operación, el pago puede demorar entre 48 y 72hs en impactar en el sistema. ¡No te preocupes! Cuando se acredite te avisaremos vía correo electrónico.
En caso que el curso seleccionado cuente con un proceso de admisión, deberás enviar la documentación requerida para ser admitido y luego efectuar la inscripción.
La inscripción de nuestros cursos se mantiene abierta hasta 7 días después de la fecha de inicio.
Seguí los pasos de inscripción y envianos el comprobante de pago a administracion@centrodeelearning.com para que te demos el acceso al aula y puedas comenzar a cursar.
Podés abonar a través de Mercado Pago con tarjeta de débito, crédito o en efectivo.
Si pagás con tarjetas de crédito podrás financiar el pago en 3 o 6 cuotas sin interés, dependiendo del curso.
El día de inicio de la cursada te enviaremos un correo electrónico para avisarte que el material ya está disponible en el Campus Virtual. ¡No te desesperes! El correo puede llegar entre las 10 y las 16hs.
A partir de ese momento vas a poder visualizar los contenidos de la primera unidad, el programa de estudio y el cronograma de clases.
Para asegurar la calidad de las clases, algunos cursos pueden tener cupos limitados. Dependiendo del curso, es posible que las vacantes se completen rápido.
¡No te preocupes! Nuestros cursos cuentan con varias fechas de inicio a lo largo del año para que nadie se quede con las ganas de estudiar y certificarse en el Centro de e-Learning UTN BA.
