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Diplomado en línea

Machine Learning and Data Science

Desarrolla modelos de Machine Learning aplicando técnicas de manipulación, limpieza y visualización de datos

   Duración: 125 Horas

Se compone de 5 módulos de 25 horas que puedes cursar en su totalidad o de manera individual

   Modalidad: en línea

Estudia desde donde estés y a tu propio ritmo con el apoyo de instructores expertos

   Convenios y Promociones

Tenemos convenios con diversas empresas e instituciones, recibe un descuento desde 10%*

   Calidad Académica UIC

La UIC cuenta con 46 años de experiencia y más de 30,000 egresados en toda su oferta

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Objetivo

Desarrollar modelos de Machine Learning aplicando técnicas de manipulación, limpieza y visualización de datos, para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas basadas en los resultados obtenidos.

INVERSIÓN: $20,330 MXN*
OBTÉN HASTA 20%* DE DESCUENTO

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Selecciona y ajusta

Algoritmos apropiados, realizando la extracción y transformación de características de los datos, entrenar y evaluar modelos, y realizar predicciones y clasificaciones precisas

Aplica

Técnicas de Machine Learning para resolver problemas. Explora, analiza y limpia conjuntos de datos

Aborda

Problemas complejos relacionados con la ciencia de datos y el aprendizaje automático, utilizando un enfoque analítico y aplicando las habilidades adquiridas para encontrar soluciones efectivas.

Perfil de Ingreso

Estudiantes de últimos grados de licenciatura o ingeniería, posgrado o profesionistas con interés en el Machine Learning y Data Science

PLAN DE ESTUDIOS

MACHINE LEARNING AND DATA SCIENCE

Este programa consta de 5 módulos a cursar en 25 semanas, en las que podrás estudiar a tu ritmo y desde el lugar que más te convenga

    Al término del módulo, el participante será capaz de aplicar los conceptos fundamentales de estadística y técnicas descriptivas e inferenciales, mediante el análisis de datos y el desarrollo de modelos en el campo de Machine Learning y Data Science, para tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos en diversas áreas de aplicación.

  • Estadística Descriptiva
  • Inferencia Estadística
  • Métodos Estadísticos Multivariados
  • Validación Cruzada y Evaluación de Modelos


    Al término del módulo, el participante será capaz de emplear diversos modelos estadísticos utilizados en el aprendizaje supervisado, analizando los principios teóricos que los sustentan, para realizar predicciones, tomar decisiones informadas y enfrentar desafíos reales en el campo del Aprendizaje Supervisado en el ámbito profesional o académico.

  • Regresión
  • Clasificación
  • Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
  • Redes Neuronales Artificiales


    Al término del módulo, el participante será capaz de utilizar diversos modelos estadísticos utilizados en el Aprendizaje No Supervisado, a través de la identificación de patrones y estructuras ocultas en conjuntos de datos sin etiquetas previas, la exploración de técnicas de clustering, así como, la reducción de dimensionalidad y detección de anomalías, para enfrentar desafíos reales en el análisis de datos no etiquetados y proporcionar soluciones efectivas y avanzadas.

  • Análisis de Componentes Principales (PCA)
  • Clustering
  • Análisis de Texto y NLP
  • Aprendizaje No Supervisado Avanzado


    Al término del módulo, el participante será capaz de aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, mediante la comprensión de la arquitectura y el funcionamiento y aplicación de las redes neuronales, para diseñar, entrenar y evaluar modelos de Deep Learning resolviendo problemas complejos en diversos dominios.

  • Arquitecturas y Modelos de Redes Neuronales
  • Entrenamiento y Optimización de Redes Neuronales
  • Visión por Computadora y Procesamiento de Imágenes
  • Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) Avanzado


    A término del módulo, el participante será capaz de diseñar modelos de Machine Learning, a través de análisis de datos significativos y la identificación de oportunidades de soluciones, para tomar decisiones basadas en datos en el mundo laboral actual y contribuir a la transformación digital.

  • Diseño y Desarrollo de Proyecto
  • Aplicaciones Prácticas en Machine Learning y Data Science
  • Aplicaciones Avanzadas y Ética en Deep Learning

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