IFCD093PO MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON

Con este curso de Machine Learning Aplicado Usando Python, se pretende ofrecer la formación necesaria para poder llevar a cabo modelos de aprendizaje Machine Learning, así como la capacidad de desarrollar y ratificar dichos modelos.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL CURSO

  1. Introducción al Python
  2. Librería de Python para Machine Learning.
  3. Machine Learning. Introducción.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. APRENDIZAJE SUPERVISADO

  1. Definición y aplicaciones.
  2. Medidas de rendimiento.
  3. Modelos lineales
  4. Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
  5. Combinación de modelos. Random Forest.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

  1. Definición y aplicaciones.
  2. Medidas de rendimiento.
  3. Clustering. Tipos
  4. Biclustering
  5. Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
  6. Análisis de la cesta.

630,00 

Detalles del Curso

Información adicional

Horas 150 Horas
Modalidad ONLINE

¿Por qué elegir Aurea?

Metodología de Aprendizaje Online

  • Aprendizaje activo y autónomo: A diferencia de la formación presencial, en el e-learning es clave fomentar que el alumno sea protagonista de su propio proceso de aprendizaje.

  • Microlearning y contenidos modulares: Lecciones breves, bien estructuradas, que permitan avanzar paso a paso.

  • Gamificación y elementos interactivos (cuestionarios, simulaciones, casos prácticos) aumentan la motivación y retención del conocimiento.

  • Evaluación continua: No solo exámenes finales, sino también foros, tareas prácticas y autoevaluaciones.

Plataforma online Moodle

  • Moodle es una excelente elección como LMS (Learning Management System). Algunas ventajas:

    • Código abierto y altamente personalizable.

    • Permite gestión de usuarios, seguimiento de progreso, certificados automáticos, SCORM, etc.

    • Integración con plugins y herramientas externas como H5P, BigBlueButton, Zoom, etc.

  • Optimiza la navegación y la experiencia de usuario: que la plataforma sea clara, intuitiva y visualmente amigable.

  • Mobile first: Muchos usuarios acceden desde el móvil, así que asegúrate de que la plataforma esté bien adaptada.

Equipo Docente y Tutoría

  • Docentes formados en pedagogía digital: No basta con saber del tema; es crucial saber cómo enseñarlo online.

  • Disponibilidad y acompañamiento: Los alumnos valoran mucho el soporte y el feedback de tutores.

  • Presencia activa: En foros, comentarios y webinars. Esto reduce la sensación de soledad del estudiante online.

  • Capacitación constante del equipo docente en nuevas metodologías y herramientas digitales.

Interacción y Comunidad

  • Foros, chats y actividades colaborativas: fomentan el aprendizaje social.

  • Feedback entre pares: puede ser útil para mejorar y compartir conocimientos.

  • Gamificación social: rankings, badges, desafíos grupales.

  • Encuestas y sugerencias: para mejorar el curso con la opinión de los propios alumnos.