Curso Python para machine learning


Si tienes un dominio intermedio del lenguaje Python y estás altamente motivado por formarte en ciencia de datos, este curso es para ti. Aprende las técnicas de machine learning más utilizadas en áreas como el retail, la industria bancaria y ciencias, como la astronomía.

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Curso Python para machine learning



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(Precio final CLP $390.000 )

Quiénes Somos

Clase Ejecutiva UC es el programa de perfeccionamiento profesional 100% online de la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Descripción

El curso Python para machine learning de Clase Ejecutiva UC entrega una base de conocimiento de los fundamentos que soportan estas potentes metodologías y herramientas. Así, el objetivo es potenciar al participante para enfrentar desafíos que involucran inteligencia artificial y deep learning. Todo ello para lograr una ventaja competitiva en el mercado laboral.

Ciertamente, Python se ha convertido en una de las herramientas fundamentales para los profesionales de machine learning o máquina de aprendizaje. En este contexto, el saber usar determinadas librerías constituye una competencia básica para el desarrollo de proyectos en el entorno empresarial. Ejemplos de estas librerías son: scikit-learn, scipy, numpy, pandas o keras.

A través de este curso online, los alumnos aprenderán los conceptos fundamentales asociados a machine learning tanto en su versión supervisada como no supervisada. Dicho aprendizaje incluye un conjunto de librerías de Python. Estas últimas permitirán pasar de la teoría a la implementación de las tecnologías que hoy se utilizan en el mercado de forma amigable y actualizada .

Por otra parte, la metodología de enseñanza y aprendizaje del curso Python para machine learning consiste en técnicas metodológicas activas. El participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual.

 

Objetivos

Comprender el funcionamiento y características de diferentes modelos de machine learning.

Evaluar factibilidad de implementación y desempeño de estrategias de machine learning en diferentes contextos.

Implementar modelos de machine learning utilizando el lenguaje de programación Python.

Identificar, procesar y visualizar diferentes tipos de variables en una base de datos utilizando librerías de Python.

Diseñar e implementar modelos de aprendizaje supervisado basados en regresiones.

Comprender aspectos formales de modelos de aprendizaje supervisado tradicionales, experimentando y comparando su rendimiento.

Reconocer y emplear modelos de redes neuronales artificiales básicas.

Comprender, implementar e interpretar modelos de aprendizaje no supervisado a través de librerías de Python.

Dirigido a

Profesionales que necesiten incrementar sus competencias respecto a modelos de machine learning, o interesados en el área de ciencia de datos, que deseen adquirir habilidades poner en producción metodologías de machine learning a través de Python.

Metodología 100% Online

Aprendizaje interactivo

Contamos con una plataforma interactiva que te permitirá participar de las clases en vivo, interactuar en foros con tus compañeros de clase y acceder a los contenidos de cada curso en cualquier momento, adaptándose a tus necesidades.

Material de estudio

Desde el inicio de tu programa online, tendrás acceso al material de estudio necesario para cada clase. Podrás acceder en cualquier momento y en cualquier lugar a tus clases online, papers, videos y otros recursos.

Clases en Vivo

Cada curso está organizado en 6 a 8 clases online y una clase en vivo, transmitida vía streaming, realizada por nuestros destacados académicos o tutores. En esta clase podrás interactuar, realizar preguntas y comentar a tus compañeros de clase.

Acompañamiento de tutores

En cada curso tendrás un tutor académico quien resolverá tus dudas planteadas en la plataforma online. Además las coordinadoras académicas resolverán tus consultas administrativas a través del correo alumnosuc@claseejecutiva.cl

ACLARA TUS DUDAS

Quisimos responder las preguntas que muchos nos hacen a través de este video.

Clase en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo, la correcta instalación de herramientas de software y el uso apropiado de algunas herramientas, además de apoyar el desarrollo de casos de estudio. Con estos últimos, se busca que los alumnos se vean enfrentados a situaciones más cercanas a la realidad, recorriendo las distintas etapas de los proyectos de machine learning.

Trabajo individual

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres pequeños proyectos cuyo objetivo es reforzar el aprendizaje teórico de las clases lectivas. El primer proyecto se focaliza en aplicar herramientas de preprocesamiento y visualización de datos. Los siguientes tienen características integradoras de preprocesamiento y aplicación de modelos de machine learning tanto en su versión supervisada como no supervisada.  Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto.

Contenidos

Conceptos fundamentales de machine learning
  • Definiciones básicas
  • Tipos de aprendizaje de máquina
  • Python
  • Ecosistema Python para machine learning
Análisis, procesamiento y visualización de datos a través de Python
  • Tipos de variables
  • Análisis descriptivo de variables
  • Transformación de variables
  • Imputación de variables
  • Visualización de variables
Aprendizaje supervisado I: Regresiones
  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • Regresiones polinomiales
  • Regresiones con penalización
Aprendizaje supervisado II: Clasificadores
  • Evaluación de clasificadores
  • Naive Bayes
  • Árboles de decisión
  • Random forest
Redes Neuronales
  • Tecnologías de Python para deep learning
  • Introducción a las redes neuronales
  • Redes convolucionales
  • Redes recurrentes
Algoritmos de aprendizaje no supervisado en Python utilizando scikit-learn
  • K-means
  • Mezcla gaussianas
  • Cluster jerárquico
  • Autoencoders

Clase Ejecutiva UC se reserva el derecho a modificar el contenido en cualquier momento.

Jefe de programa

Profesores

Francisco Pérez Galarce

Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile

Francisco Pérez Galarce es Ph.D (c) in Computer Science, Pontificia Universidad Católica de Chile. También es magíster en Gestión de Operaciones e  ingeniero civil industrial, Universidad de Talca.

Ignacio Becker
Ignacio Becker

Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile

Ignacio Becker es Ph.D (c) in Computer Science, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es licenciado en Astronomía, UC.

Ventajas

Prestigio UC

La Pontificia Universidad Católica de Chile posee más de 120 años educando y formando a los líderes de nuestro país. El prestigio UC es reconocido esencialmente por la calidad de sus docentes como por su excelente sistema de enseñanza, los cuales la han transformado en la universidad número uno del país y la mejor universidad de habla hispana en Latinoamérica.

Profesores de Clase Mundial

Nuestro proceso educativo es apoyado y guiado por la excelencia, el sello y el prestigio de los académicos de la Pontificia Universidad Católica de Chile, formados en las mejores universidades a nivel mundial.

Moderno modelo pedagógico

Contamos con una plataforma interactiva, con la última tecnología en educación a distancia, que te permitirá vivir la experiencia del aprendizaje en línea: Acceso a clases en vivo y constante interacción en foros, con académicos y tutores.

Flexibilidad

Tenemos diversos programas académicos que impartimos con un exclusivo e innovador sistema de aprendizaje, enfocado en la flexibilidad y adaptado a tus necesidades de tiempo y espacio, permitiendo que puedas estudiar donde quieras y cuando quieras.

Programas online

Somos un programa de perfeccionamiento profesional 100% online creado por la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Requisitos de postulación

Para postular a un programa de Clase Ejecutiva UC debes cumplir alguno de estos requisitos:

  • Título profesional universitario.
  • Título de egresado de instituto profesional o centro de formación técnica.
  • Conocimientos equivalentes en el área del programa al que estás postulando.




Inversión

Precios

Precio :
CLP $490.000

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Medios de pagos Chile

  • 3 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros cursos. En caso de existir interés, este será generado específicamente por su banco y no por Clase Ejecutiva UC.

 

  • Tarjeta de débito.

 

  • Transferencia bancaria.

Medios de pagos Internacional

  • Pago al contado a través de transferencia bancaria.

 

  • Pago a través de Paypal.

Clase Ejecutiva UC

Certificados apostillados

Una de las características más importantes de los títulos emitidos por la Pontificia Universidad Católica de Chile es que pueden ser apostillados gracias al Convenio de la Apostilla de la Haya. La Apostilla es una certificación única que permite agilizar el proceso de acreditación y certificación de títulos o documentos extranjeros en algún país miembro del Convenio de la Apostilla. Los documentos emitidos en Chile para ser utilizados en un país miembro del Convenio de la Apostilla que hayan sido certificados mediante una Apostilla, deberán ser reconocidos en cualquier otro país del convenio sin necesidad de otro tipo de certificación. Más información sobre el proceso de Apostilla en http://apostilla.gob.cl. El certificado del curso es apostillable. Sin embargo, la Clase Ejecutiva UC no se hace parte de la gestión de apostillarlo.

Un día en Clase Ejecutiva UC