Gracias a este Postgraduate certificate basado en el Relearning, utilizarás las técnicas más innovadoras del Machine Learning and Data Mining para resolver problemas del mundo real”

El Machine Learning and Data Mining son dos ámbitos en constante crecimiento, con una alta demanda en diversas industrias. La comunidad científica realiza con frecuencia investigaciones que acaban derivando en nuevas técnicas o herramientas para optimizar los algoritmos inteligentes. Esto posibilita que se produzcan avances en áreas como la salud, donde se emplean estos mecanismos para la interpretación de imágenes médicas, detección temprana de patologías y personalización de tratamientos terapéuticos.  En este sentido, los profesionales de la Inteligencia Artificial requieren una actualización constante de sus conocimientos para brindar los mejores servicios a sus clientes. A su vez, necesitan obtener destrezas prácticas para el correcto procesamiento de los datos y la evaluación de los modelos.  

En este contexto, TECH implementa un Postgraduate certificate en Machine Learning and Data Mining destinados a especialistas que quieran expandir sus horizontes laborales. Diseñado por expertos en dichas materias, el plan de estudios profundizará en cuestiones que comprenden desde los procesos de descubrimiento del conocimiento hasta el preprocesamiento de datos. Esto permitirá al alumnado equiparse con métodos avanzados para clasificar instancias de informaciones basándose en atributos específicos. Asimismo, el temario examinará el funcionamiento de las Redes Neuronales dada su importancia para ejecutar algoritmos que lleven a cabo tareas concretas a partir de datos. Por otro lado, los contenidos didácticos se centrarán en el Procesamiento del Lenguaje Natural para que los egresados se beneficien de los análisis descriptivos y la creación de corpus.  

Esta titulación universitaria dotará al alumnado de unas destrezas robustas, para que puedan aplicarlas con inmediatez a su práctica diaria y superar los desafíos que se produzcan durante el ejercicio de sus labores. Todo ello gracias al respaldo de un cuadro docente de primera calidad, así como a la revolucionaria metodología de TECH: el Relearning. Este sistema de aprendizaje se fundamenta en la reiteración de conceptos clave para garantizar que los alumnos afiancen los conocimientos de manera óptima, progresiva y natural.

Desarrollarás Algoritmos de Backpropagation través de la mejor enseñanza digital”

Este Postgraduate certificate en Machine Learning and Data Mining contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• Desarrollo de 100 escenarios simulados presentados por expertos en Aprendizaje Automático y Minería de Datos 
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información científica y práctica sobre el Aprendizaje Automático y Minería de Datos 
• Novedades sobre los últimos avances en el Aprendizaje Automático y Minería de Datos 
• Contiene ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Sistema interactivo de aprendizaje basado en el método del caso y su aplicación a la práctica real 
• Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Profundizarás en los Modelos de Regresión y de Respuesta Continua para predecir el comportamiento de las variables continuas en función de otras explicativas”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Enriquecerás tus procedimientos diarios con las técnicas más innovadoras en los procesos de descubrimiento del conocimiento”

Cumplirás tus metas con la ayuda de las herramientas didácticas de TECH, entre las que destacan resúmenes interactivos y lecturas especializadas”

This Postgraduate certificate in Machine Learning and Data Mining will provide students with a solid education in these areas of data science, which are essential in today's information age. The curriculum will delve into the exploration and preprocessing of data, so that students can build efficient predictive models. Likewise, the academic materials will offer the most advanced techniques in Classifier Evaluation, so that graduates can measure the performance of the models and diagnose possible problems. The program will also address the Clustering strategy in order to achieve clustering of unlabeled objects. 

The university program contains case studies that will enhance your skills in Data Exploration and Preprocessing” 

Module 1. Machine Learning and Data Mining

1.1. Introduction to Knowledge Discovery Processes and Basic Concepts of Machine Learning 

1.1.1. Key Concepts of Knowledge Discovery Processes 
1.1.2. Historical Perspective of Knowledge Discovery Processes 
1.1.3. Stages of the Knowledge Discovery Processes 
1.1.4. Techniques Used in Knowledge Discovery Processes 
1.1.5. Characteristics of Good Machine Learning Models 
1.1.6. Types of Machine Learning Information 
1.1.7. Basic Learning Concepts 
1.1.8. Basic Concepts of Unsupervised Learning 

1.2. Data Exploration and Pre-processing 

1.2.1. Data Processing 
1.2.2. Data Processing in the Data Analysis Flow 
1.2.3. Types of Data 
1.2.4. Data Transformations 
1.2.5. Visualization and Exploration of Continuous Variables 
1.2.6. Visualization and Exploration of Categorical Variables 
1.2.7. Correlation Measures 
1.2.8. Most Common Graphic Representations 
1.2.9. Introduction to Multivariate Analysis and Dimensionality Reduction 

1.3. Decision Trees 

1.3.1. ID3 Algorithm 
1.3.2. C4.5 Algorithm
1.3.3. Overtraining and Pruning 
1.3.4. Analysis of Results 

1.4. Evaluation of Classifiers 

1.4.1. Confusion Matrixes 
1.4.2. Numerical Evaluation Matrixes 
1.4.3. Kappa Statistic 
1.4.4. ROC Curves 

1.5. Classification Rules 

1.5.1. Rule Evaluation Measures 
1.5.2. Introduction to Graphic Representation 
1.5.3. Sequential Overlay Algorithm 

1.6. Neural Networks 

1.6.1. Basic Concepts 
1.6.2. Simple Neural Networks 
1.6.3. Backpropagation Algorithm 
1.6.4. Introduction to Recurrent Neural Networks 

1.7. Bayesian Methods 

1.7.1. Basic Probability Concepts 
1.7.2. Bayes' Theorem 
1.7.3. Naive Bayes 
1.7.4. Introduction to Bayesian Networks 

1.8. Regression and Continuous Response Models 

1.8.1. Simple Linear Regression 
1.8.2. Multiple Linear Regression 
1.8.3. Logistic Regression 
1.8.4. Regression Trees 
1.8.5. Introduction to Support Vector Machines (SVM) 
1.8.6. Goodness-of-Fit Measures 

1.9. Clustering 

1.9.1. Basic Concepts 
1.9.2. Hierarchical Clustering 
1.9.3. Probabilistic Methods 
1.9.4. EM Algorithm 
1.9.5. B-Cubed Method 
1.9.6. Implicit Methods 

1.10. Text Mining and Natural Language Processing (NLP) 

1.10.1. Basic Concepts 
1.10.2. Corpus Creation 
1.10.3. Descriptive Analysis 
1.10.4. Introduction to Feelings Analysis 

A unique training experience, key and decisive to boost your professional development"