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Acreditación : 5 créditos ECTS
Los créditos de los cursos con reacreditación solicitada, pueden estar sujetos a modificaciones
Duración: 125 horas
Acreditado a BAC Formación
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NOTA:
Los descuentos de las promociones se aplicarán antes de realizar el pago.
La certificación será remitida por la propia Universidad al correo electrónico facilitado por el alumno, mediante diploma con firma digital, el cual podrá descargarse.
Para la baremación de su formación en algunas bolsas, recomendamos no escoger las mismas fechas de convocatoria para más de un curso.
En cursos acreditados por la Universidad como máximo puede realizar 400 horas de formación en la misma convocatoria según establece el Sistema europeo de transferencia y acumulación de créditos (ECTS). En caso de que se supere esta limitación no se expedirá la certificación de la formación.
Esta enseñanza está contemplada por el Ministerio de Trabajo y está destinada a la especialización del alumno y a la obtención de un título con validez curricular. Aunque no conduce a la obtención de un título con valor oficial, los créditos ECTS obtenidos tras completar la formación son baremables en el marco de un concurso–oposición, bolsas de contratación y otros contextos en los que existe una clasificación técnica de méritos.
Comprender los conceptos básicos de la programación en Python y el aprendizaje automático, y ser capaz de aplicarlos para resolver problemas de análisis de datos y construir modelos de aprendizaje automático.
-Entender la importancia de la programación y el aprendizaje automático en el análisis de datos y la inteligencia artificial, y ser capaz de configurar un entorno de desarrollo para trabajar con Python.
-Conocer las variables y los tipos de datos en Python, usar estructuras de control para controlar el flujo de un programa, crear funciones y módulos, y comprender los conceptos básicos de la programación orientada a objetos.
-Aprender a manejar y limpiar datos, realizar análisis exploratorios, comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático y utilizar técnicas como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, clustering, reducción de dimensionalidad, redes neuronales.
-Entender la introducción e historia de TensorFlow, instalar y configurar TensorFlow, crear un grafo computacional, construir y entrenar modelos, usar TensorFlow para diferentes tipos de tareas de aprendizaje automático y resolver ejemplos y ejercicios prácticos.
-Aprender técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y aprendizaje reforzado, y aplicarlas para resolver problemas específicos en estos campos.
1. INTRODUCCIÓN
2. FUNDAMENTOS DE LA PROGRAMACIÓN
3. USO DE LIBRERÍAS EXTERNAS
4. CIENCIA DE DATOS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
5. TENSORFLOW
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