Introduction to the Program

Una capacitación completa de alto interés para el profesional de la ingeniería, que te permitirá competir entre los mejor preparados del sector"

Esta capacitación de alto nivel analiza los tipos de aprendizaje que existen (supervisado, no supervisado, etc.) y examina los diferentes algoritmos empleados para cada tipo de aprendizaje según el objetivo que tengamos en nuestro proceso de minería de datos (clasificación, regresión, agrupamiento, etc.).  

Los últimos temas se centran en un método particular de aprendizaje automático, en concreto, las redes neuronales y en la evolución de éstas hasta llegar al aprendizaje profundo y su implementación en aplicaciones reales.  

Ante esta situación, el Postgraduate certificate en Machine Learning se ofrece como un programa educativo completo, incluyendo las tecnologías más punteras y demandadas en el ámbito empresarial. De este modo, la combinación de materias hace de este Postgraduate certificate una especialización de vanguardia especialmente orientada a profesionales que persiguen el aprendizaje de las tecnologías más actualmente extendidas, o un mayor nivel de conocimiento de estas.   

El principal objetivo es capacitar al alumno para que aplique en el mundo real los conocimientos adquiridos en esta capacitación, en un entorno de trabajo que reproduzca las condiciones que se puede encontrar en su futuro, de manera rigurosa y realista. 

Al ser en un formato 100% online, el alumno no tendrá que renunciar a sus obligaciones personales o profesionales. Una vez finalizado el programa el alumno habrá actualizado sus conocimientos y estará en posesión un título de Postgraduate certificate de increíble prestigio que le permitirá avanzar personal y profesionalmente.  

Con los sistemas de estudio a distancia mejor desarrollados, este Postgraduate certificate te permitirá aprender de forma contextual, aprendiendo de forma adecuada la parte práctica que necesitas"

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

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Aprendizaje Informático Automático
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Profundiza en el campo de la computación y la estructura de computadores incluyendo en tu corpus de conocimientos, los aspectos más avanzados de este campo de trabajo"

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.    

Amplio pero específico, este programa te llevará al conocimiento concreto que el ingeniero informático necesita para competir entre los mejores del sector"

Un intensivo programa de crecimiento profesional que te permitirá intervenir en un sector con una creciente demanda de profesionales"

Syllabus

The syllabus has been designed based on educational efficiency, carefully selecting the contents to offer a comprehensive course, which includes all the fields of study that are essential to achieve real knowledge of the subject. Including the latest updates and aspects of the field. Therefore, a curriculum has been established with modules that offer a broad perspective of Machine Learning . From first module, students will see their knowledge expanding, which will enable them to develop professionally, knowing that they can count on the support of a team of experts. 

A high-quality Postgraduate certificate that will allow students to advance quickly and steadily in knowledge acquisition, with the scientific rigor of a global quality teaching"

Module 1. Machine Learning 

1.1. Knowledge in Databases

1.1.1. Data Pre-Processing
1.1.2. Analysis
1.1.3. Interpretation and Evaluation of the Results

1.2. Machine Learning:

1.2.1. Supervised and Unsupervised Learning
1.2.2. Reinforcement Learning
1.2.3. Semi-Supervised Learning: Other Learning Models

1.3. Classification

1.3.1. Decision Trees and Rule-Based Learning
1.3.2. Support Vector Machines (SVM) and K-Nearest Neighbour (KNN) Algorithms
1.3.3. Metrics for Sorting Algorithms

1.4. Regression

1.4.1. Linear and Logistic Regression
1.4.2. Non-Linear Regression Models
1.4.3. Time Series Analysis
1.4.4. Metrics for Regression Algorithms

1.5. Clustering

1.5.1. Hierarchical Grouping
1.5.2. Partitional Grouping
1.5.3. Metrics for Clustering Algorithms

1.6. Association Rules

1.6.1. Measures of Interest
1.6.2. Rule Extraction Methods
1.6.3. Metrics for Association Rule Algorithms

1.7. Multiclassifiers

1.7.1. “Bootstrap Aggregation” or “Bagging”
1.7.2. “Random “Forests” Algorithm
1.7.3. “Boosting” Algorithm

1.8. Probabilistic Reasoning Models

1.8.1. Probabilistic Reasoning
1.8.2. Bayesian Networks or Belief Networks
1.8.3. “Hidden Markov Models”

1.9. Multilayer Perceptron

1.9.1. Neural Networks
1.9.2. Machine Learning with Neural Networks
1.9.3. Gradient Descent, Backpropagation and Activation Functions
1.9.4. Implementation of an Artificial Neural Network

1.10. Deep Learning

1.10.1. Deep Neural Networks: Introduction
1.10.2. Convolutional Networks
1.10.3. Sequence Modelling
1.10.4. Tensorflow and Pytorch

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

Postgraduate Certificate in Machine Learning in Business

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Automatic computer learning (AI) is a set of techniques and algorithms used to make computers learn autonomously from data provided to them. Instead of being explicitly programmed to perform a task, computers can ""learn"" to do so from examples, deriving patterns and correlations from large data sets.

In the business context, machine learning can be used to automate tasks and processes, improve efficiency and reduce costs. For example, companies can use machine learning to analyze large amounts of data, find patterns and trends, and make predictions, which can be used to improve inventory management, predict demand, personalize marketing, and improve the quality of customer service.

For machine learning to work in the enterprise, it is necessary to have a robust and well-organized data set. From this data, algorithms will be developed and analyzed by the computer to identify patterns and make predictions. This requires an initial investment of time and resources, as well as the creation of a team of data experts, data scientists and machine learning engineers.

Once patterns have been identified and the necessary algorithms have been developed, companies can implement machine learning solutions into their workflow and operations. However, it is important to continue to monitor system performance and adjust algorithms as needed to ensure the continued accuracy and relevance of machine learning.

Machine learning can be a powerful tool for improving efficiency and reducing costs in the enterprise context. However, its implementation requires a substantial investment of time and resources, as well as a wide range of technical expertise. Ultimately, the success of machine learning in business will depend on its ability to be integrated into existing processes and workflows, as well as its ability to generate accurate and meaningful results.