Microcredencial Universitaria de Minería de Datos + 3 Créditos

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135 horas

Duración

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  • Español

Language

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3 CR

Créditos

Temario

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Claustro

Profesorado especializado

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carlos álvarez gonzález

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

Competencias profesionales:

Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

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De Europa al resto del mundo

Habilidades demandadas por el mercado laboral de forma rápida.

Facilita la empleabilidad o el cambio sectorial a bajo coste.

Con reconocimiento internacional

Preguntas frecuentes

Descripción

En la era digital, la minería de datos se posiciona como una habilidad esencial, impulsando la capacidad de transformar vastos conjuntos de datos en valiosas oportunidades de negocio. La Microcredencial de Minería de Datos ofrece una puerta de entrada a este dinámico mundo, donde la demanda laboral no deja de crecer. A través de este curso, adquirirás competencias en aprendizaje automático, inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural, utilizando herramientas como WEKA y Python. Aprenderás a extraer, clasificar y agrupar datos, perfeccionando tus habilidades en clustering, machine learning y deep learning. Estos conocimientos te permitirán sobresalir en sectores que buscan profesionales capaces de interpretar datos para tomar decisiones estratégicas. La modalidad online te ofrece flexibilidad para aprender a tu ritmo, permitiéndote equilibrar tus estudios con otras responsabilidades. Únete a esta emocionante aventura y prepárate para el futuro del análisis de datos.

Salidas laborales

- Analista de datos en sectores tecnológicos - Especialista en machine learning para empresas - Consultor en inteligencia artificial - Desarrollador de soluciones de procesamiento del lenguaje natural - Experto en clustering y clasificación de datos - Ingeniero de redes neuronales y deep learning en startups - Científico de datos en proyectos de innovación

Para qué te prepara

Este curso te prepara para desarrollar habilidades prácticas en minería de datos, aplicando técnicas de aprendizaje automático y utilizando herramientas como WEKA. Aprenderás a implementar modelos de inteligencia artificial y procesar lenguaje natural (PLN) con Python. Además, te familiarizarás con el clustering para extraer estructura de datos y explorarás principios de machine learning, incluyendo redes neuronales y deep learning, para clasificar y analizar información de manera efectiva.

A quién va dirigido

El curso Microcredencial de Minería de Datos está dirigido a profesionales y titulados del sector interesados en ampliar sus conocimientos en áreas clave como el data mining, aprendizaje automático y redes neuronales. Con un enfoque práctico, se abordan herramientas como WEKA y lenguajes como Python para procesamiento de lenguaje natural, además de técnicas de clustering y clasificación. Ideal para quienes buscan actualizarse en inteligencia artificial y machine learning.

Objetivos

- Comprender los principios básicos de la minería de datos y su aplicación efectiva. - Utilizar WEKA para realizar análisis de datos y obtener resultados significativos. - Familiarizarse con los conceptos fundamentales de inteligencia artificial. - Explorar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural en Python. - Aplicar algoritmos de machine learning para resolver problemas reales. - Implementar técnicas de clustering para la extracción de estructuras de datos. - Diferenciar métodos de clasificación y su uso en proyectos de datos.

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