En un mundo impulsado por los datos, el Machine Learning se ha convertido en un pilar fundamental para la toma de decisiones inteligentes y la resolución de problemas complejos en una amplia variedad de industrias. Nuestro programa te llevará a través de un emocionante viaje de aprendizaje que combina a la perfección la profundidad técnica con las aplicaciones prácticas en el mundo real.
¡Prepárate para un emocionante viaje de descubrimiento en el mundo del Machine Learning! Estamos emocionados de tenerte a bordo en este programa que cambiará tu vida. ¡COMENCEMOS!
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1
FECHA:
Inicio de clases:
28 de octubre 2024
2
DOBLE CERTIFICACIÓN:
3
HORARIO:
Lunes a Jueves:
19h30 a 21h00
Clases en vivo - Online
VALOR DEL PROGRAMA
Aprovecha ahora $537
Tarjeta de crédito: $587
Transferencia bancaria: $537
OBJETIVOS DEL PROGRAMA
- Comprender las aplicaciones prácticas de algoritmos de Machine Learning en la resolución de problemas del mundo real.
- Adquirir habilidades en regresión, clasificación y clustering, y comprender las métricas de evaluación correspondientes.
- Desarrollar modelos de regresión logística, máquinas de soporte vectorial (SVM), árboles de decisión y modelos ensamblados, utilizando bibliotecas de Python como Scikit-Learn.
- Explorar el mundo del Deep Learning mediante el estudio de redes neuronales artificiales (ANN), redes convolucionales (CNN) y su implementación con TensorFlow y Keras.
¿A QUIÉN ESTÁ DIRIGIDO ESTE PROGRAMA?
El curso está diseñado para profesionales y entusiastas de la tecnología que ya poseen nociones fundamentales de Análisis de Datos y desean llevar sus habilidades al siguiente nivel. Los perfiles ideales para este programa incluyen, pero no se limitan a:
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Analistas o Científicos de Datos: Profesionales con experiencia en la recopilación, limpieza, análisis y modelado de datos que desean fortalecer sus habilidades en Machine Learning y aprender a construir modelos predictivos avanzados. |
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Ingenieros de Datos: Profesionales que trabajan con grandes volúmenes de datos y desean mejorar su capacidad para crear modelos predictivos y optimizar soluciones de datos. |
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Desarrolladores de Software: Programadores que desean ampliar sus habilidades y adentrarse en el mundo de la inteligencia artificial y el Machine Learning. |
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Profesionales de Negocios: Gerentes, consultores y ejecutivos que desean comprender cómo el Machine Learning puede impulsar la toma de decisiones y la innovación en sus organizaciones. |
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Entusiastas de la Tecnología: Personas apasionadas por la tecnología y el análisis de datos que buscan adquirir habilidades sólidas en Machine Learning. |
PLAN DE ESTUDIOS
| Fundamentos de Machine Learning (18 horas) | |
| Modelos Lineales de Regresión (16 horas) | |
| Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) (6 horas) | |
| Árboles de Decisión y Modelos ensamblados (12 horas) | |
| Redes Neuronales y Deep Learning (12 horas) | |
| Proyecto Final: Deserción (Churn) de clientes (10 horas) |
PILA DE TECNOLOGÍAS
DOCENTES
Mg. Orlando Advíncula Zeballos
- Profesional con experiencia en Consultorías en temas de medio ambiente.
- Amplia experiencia en docencia universitaria y capacitaciones en temas de Investigación Científica y Estadística Aplicada a las Ciencias Ambientales.
- Participación activa en eventos científicos nacionales e internacionales en Estadística, Machine Learning y Deep Learning.
- Ponente internacional en Bioestadística. Manejo de Lenguajes R, Python, SQL y Java Script aplicado a Google Earth Engine.
- Dominio de Machine Learning y Deep Learning aplicado a diversas áreas del conocimiento.
- Docente en cursos de Machine Learning y SQL en la Escuela Nacional de Estadística e Informática – ENEI, en Lima-Perú.
- Magíster.
- Biólogo titulado, colegiado y habilitado.
Roberto Esteves
- Profesional en Transformación Digital con 20 años de experiencia,en desarrollo de estrategias digitales, manejo de crisis en redes sociales e innovación.
- Experiencia como Profesor del Programa de Científico de Datos con Python.
- Trabajó como Instructor en Sociedad Ecuatoriana de Estadística fomentando el uso de las mejores prácticas así como la actualización permanente de los conocimientos estadísticos de sus miembros, usuarios de la estadística y público en general.
- Mentor en Innovación y Design Thinking, ayudando a los profesionales a desarrollar nuevas capacidades para innovar, a través de experiencias únicas.
- Estudios en Machine Learning, Procesamiento de Datos y Tecnología, Ingeniería en Sistemas Información Gerencial, Programa de Banca y Servicios Financieros.
Christian Tutiven
- Catedrático experto en Deep Learning en la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL) y en la Sociedad Ecuatoriana de Estadística (SEE), y con experiencia internacional en la Universidad de Nariño (Pasto, Colombia) y en el Programa de Doctorado en Control, Robótica y Visión de la Universidad Politécnica de Cataluña (Barcelona, España).
- Ha dedicado su carrera a la enseñanza y aplicación de tecnologías de aprendizaje automático en vehículos no tripulados y control por reforzamiento.
- Fundador de Saturdays.AI Ecuador y Guayaquil, comunidades centradas en democratizar el aprendizaje en inteligencia artificial, y de STEAM CENTER S.A., una empresa innovadora en soluciones de análisis de datos y de ingeniería.
- Contribución académica en más de 18 artículos en revistas científicas de alto impacto y participaciones en más de 30 congresos internacionales, destacado en el uso de aprendizaje profundo para el monitoreo de condiciones y de la salud estructural.
CONOCIMIENTOS REQUERIDOS
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Fundamentos de Análisis de Datos: Deberías estar familiarizado con conceptos básicos de análisis de datos, incluyendo la recopilación, limpieza y visualización de datos. |
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Programación en Python: Es esencial tener conocimientos previos en programación en Python. |
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Matemáticas Básicas: Una comprensión básica de conceptos matemáticos como álgebra, estadísticas y cálculo te ayudará a comprender mejor los fundamentos de Machine Learning. |
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(Deseable) Completado el Programa de Data Scientist de EELA: Si has completado con éxito nuestro programa de Data Scientist, estarás en una posición sólida para aprovechar al máximo el programa de Machine Learning, ya que ambos programas complementan tus habilidades en el |
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Pasión por el Aprendizaje: Lo más importante es tener una mente curiosa y la disposición para aprender. El deseo de explorar nuevos desafíos y aplicar soluciones innovadoras es fundamental en el mundo del Machine Learning. |
5 RAZONES PARA APRENDER MACHINE LEARNING
| 1 |
Toma decisiones basadas en datos: El Machine Learning te capacitará para tomar decisiones informadas y basadas en evidencia a partir de grandes conjuntos de datos, lo que es esencial en un mundo impulsado por la información. |
| 2 |
Resuelve problemas empresariales: Con el conocimiento de Machine Learning, podrás abordar problemas empresariales complejos, como la predicción de demanda, el análisis de riesgos y la optimización de procesos. |
| 3 |
Mejora tu carrera:
El aprendizaje automático es una de las habilidades más demandadas en la actualidad. Amplía tus oportunidades laborales y aumenta tu potencial de ingresos. |
| 4 |
Desarrolla modelos predictivos:
Aprende a construir modelos predictivos que pueden anticipar tendencias y comportamientos futuros, desde la predicción de precios hasta la detección de fraudes. |
| 5 |
Impulsa la innovación: Utiliza el Machine Learning para innovar en tu industria, desarrollando productos y servicios avanzados que satisfagan las necesidades cambiantes del mercado. |
Por qué ESTUDIAR CON NOSOTROS
> Aprendizaje en tiempo real:
Sumérgete en clases en vivo a través de plataformas interactivas como Zoom, donde podrás interactuar directamente con instructores expertos y compañeros apasionados. Esta experiencia en tiempo real te ofrece un entorno dinámico y partipativo para tu aprendizaje en Machine Learning.
> Know-how de profesionales expertos:
Aprovecha el conocimiento práctico de profesionales expertos en el campo de Machine Learning. Nuestros instructores, con amplia experiencia, comparten sus insights y experiencias del mundo real para enriquecer tu aprendizaje en Machine Learning
> Flexibilidad para tu ritmo de vida:
Más allá de las clases en vivo, te proporcionamos acceso a recursos grabados y la flexibilidad para trabajar en proyectos a tu propio ritmo en el mundo del Machine Learning.
> Certificación de competencias:
Al completar el programa de Machine Learning, recibirás una certificación que destaca tus habilidades y logros logros en este campo. Esta certificación es una prueba concreta de tu dedicación y competencia en las prácticas de Machine Learning.
> Estímulo a la creatividad:
Inspiramos la exploración y la creatividad en el campo del Machine Learning. Fomentamos la innovación al darte espacio para desarrollar ideas nuevas y aplicaciones tecnológicas disruptivas. Aquí, tus conceptos innovadores encuentran el entorno perfecto para cobrar vida en Machine Learning.
> Proyectos prácticos y significativos:
Enfrenta desafíos a través de proyectos prácticos y emocionantes en el mundo del Machine Learning que te permitirán aplicar directamente lo que aprendes en situaciones del mundo real. Construye un portafolio sólido que destaque tu experiencia y competencia en Machine Learning.
> Comunidad activa de aprendizaje:
Forma parte de una comunidad activa y colaborativa de profesionales y aprendices de Machine Learning. Conéctate con personas que comparten tus intereses, construyendo redes valiosas en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
PREGUNTAS FRECUENTES
¿Cuándo inicia el programa?
El Programa Machine Learning inicia el 28 de octubre del 2024.
¿Cuánto tiempo dura el programa?
La duración del programa es de 74 horas.
¿El certificado es entregado por una universidad avalada por el Senescyt?
Efectivamente, el programa tiene doble titulación:
- Universidad Hemisferios, institución avalada por el Senescyt
- EELA
¿Por cuántas horas me entregarían el certificado?
El certificado avala un total de 74 horas.
¿Cuál es el horario de clases?
Los días de clases son de lunes a jueves de 18h30 a 20h30.
¿El programa que voy a estudiar es online o presencial?
El Programa es Online con clases 100% en vivo.
¿Las clases que voy a recibir son pre grabadas o en vivo?
Son 100% en vivo, sin embargo, todas las clases se graban para que los estudiantes que no pudieron asistir en vivo, al día siguiente puedan ver la clase.
¿Los certificados que voy a recibir son por aprobación o por asistencia?
Los certificados serán entregados al culminar el programa, NO es obligatorio la asistencia, TAMPOCO será evaluado con notas mínimas de aprobación.
*EELA se reserva el derecho de no iniciar el Programa en caso de no reunir el mínimo de participantes, reestructurar el orden de los módulos, modificar el contenido, fechas o instructor con el fin de asegurar la calidad del mismo
0988126928
República de El Salvador N35-146 Y Suecia, Edificio Prisma Norte
