Aprendizaje automático: curso certificado en línea de aplicaciones prácticas
London School of Economics and Political Science (LSE)
Información clave
Ubicación del campus
Holborn, Reino Unido
Idiomas
Inglés
Formato de estudio
La educación a distancia
Duración
8 semanas
Ritmo
Tiempo parcial
Tasas de matrícula
USD 2.345
Plazo de solicitud
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Fecha de inicio más temprana
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Introducción
Actualice sus habilidades de datos y desarrolle una comprensión técnica de las aplicaciones comerciales del aprendizaje automático.
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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- Experimente un enfoque flexible pero estructurado para la educación en línea mientras planifica su aprendizaje en torno a su vida para cumplir los hitos semanales.
Preguntas frecuentes
Este curso se presenta íntegramente en línea, en colaboración con el líder en educación en línea GetSmarter . Vea el curso certificado en línea Aprendizaje automático: aplicaciones prácticas para obtener información sobre las fechas de los próximos cursos, el precio del curso y más.
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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.
Si tiene alguna consulta, comuníquese con:
+44 2038 568 850
[email protected]
Estudiantes ideales
¿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. .
Resultado del programa
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.
Plan de estudios
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 el procesamiento adecuados de los datos para optimizar las aplicaciones de aprendizaje automático. - Módulo 2: Principios del aprendizaje automático
Comprender los principios fundamentales del aprendizaje automático y el flujo de la canalización 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 reducción y selección de variables para mejorar la eficiencia de un modelo de regresión cuando se aplica a conjuntos de datos complejos. - Módulo 5: Clasificación
Explore 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 conjunto
Descubra cómo se aplican los métodos basados en árboles y los métodos de aprendizaje por conjuntos 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 usar dentro de un contexto comercial. - Módulo 8: Aprendizaje no supervisado
Explore el proceso de técnicas de aprendizaje automático no supervisado de agrupamiento y reducción de dimensiones como un medio para aprender a partir de datos no etiquetados.
¿Tendré el tiempo?
El modelo de aprendizaje de GetSmarter está diseñado para ayudarlo a usted, como profesional que trabaja, a mejorar sus habilidades sin comprometer las responsabilidades laborales y familiares. El curso se divide en módulos manejables semanales, con plazos incrementales, diseñados para ayudarlo a controlar su ritmo durante la duración del curso y permitirle la flexibilidad de trabajar cuando más le convenga. También tiene acceso a su Success Manager, que lo ayudará a establecer objetivos, realizar un seguimiento de los hitos clave, administrar su tiempo y responder a cualquier consulta administrativa que pueda tener.
Galería
Admisiones
Cuota de matrícula del programa
Oportunidades profesionales
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Comodidades
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