Acerca de Maestría en Machine Learning
Maestría en Machine Learning y doble título: Certificación oficial otorgada por la SEP y título de Máster Europeo
Perfil de Ingreso
Está dirigido a cualquier persona interesada en iniciarse en el mundo de la ciencia de datos y utilizar algoritmos de aprendizaje automático para tareas de predicción, así como a profesionales que quieran ampliar su formación o actualizar sus conocimientos en la materia.
Perfil Profesional
Lo prepara para resolver una variedad de problemas de pronóstico. En esta formación aprenderás los fundamentos del aprendizaje automático y la ciencia de datos, y cómo hacer frente a los diferentes tipos de problemas que pueden surgir (clasificación, regresión, agrupamiento...) utilizando una amplia variedad de algoritmos, desde los más clásicos hasta el más complejo. últimos algoritmos de aprendizaje profundo.
Campo Laboral
A través de esta formación, podrán desarrollar sus actividades en empresas públicas y privadas de todas las ramas de la industria, tanto por cuenta propia como por cuenta propia, y desempeñar su labor en el ámbito de la programación, las infraestructuras o la consultoría.
Modalidad de Estudio
100% a Distancia
Duración de la Maestría en Machine Learning en Ecuador
Duración de 1 año
Beneficios y Pagos
3800 USD con una Financiación 100% en matrícula sin intereses
Descuento en becas: 20% Beca Antiguos Alumnos, 20% Beca Desempleo, 15% Beca Emprende y 15% Beca Amigo
Plan de Estudios Universitarios
MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN
MÓDULO 2. DATOS MASIVOS EN LAS ORGANIZACIONES
MÓDULO 3. RECOLECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE DATOS
MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MÓDULO 5. BASES DE DATOS
MÓDULO 6. ALGORITMOS GENÉTICOS
MÓDULO 7. LÓGICA DIFUSA
MÓDULO 8. FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING
MÓDULO 9. BIG DATA
MÓDULO 10. MINERÍA DE DATOS
MÓDULO 11. DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO CON LENGUAJE R
MÓDULO 12. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
MÓDULO 13. SISTEMAS EXPERTOS
MÓDULO 14. PROYECTO INTEGRADOR DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MÓDULO 15. INTRODUCCIÓN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)
MÓDULO 16. DESARROLLO DE DEEP LEARNING
