Duración
30 horas
Fechas
Inicia el 10 de noviembre de 2025
Clases
Lunes y Miércoles de 18:30 a 21:30 Sábados de 08:00 a 22:00
Modalidad
Híbrido
Objetivo
Desarrollar en los participantes competencias teóricas – prácticas en Machine Learning para identificar, implementar y evaluar modelos supervisados y no supervisados que resuelvan problemas reales, utilizando herramientas actuales de análisis de datos.
Unidades temáticas
- Introducción a la Inteligencia de Negocios (BI), reportes a los sistemas de decisión y componentes del BI.
- Introducción al Big Data, diferencias conceptuales y prácticas entre BI y Big Data y analítica aumentada.
- Conceptos clave del aprendizaje supervisado.
- Modelos de regresión.
- Modelos de clasificación.
- Aplicación del clustering.
- Algoritmo de clustering.
- Evaluación y visualización de clúster.
- Diferencias y relación entre IA, ML y Deep Learning.
- Agentes inteligentes y sistemas autónomos: conceptos clave.
- Procesamiento del lenguaje natural (NPL), visión por computador y ética soial en el uso de la IA
Instructores:
Ing. Andrés Bernal
Publico Objetivo
Estudiantes de carreras de nivel tecnológico, profesionales responsables de análisis de datos.
Inversión
$ 150
Descuentos
Formas de pago: transferencia o efectivo. Tarjeta de crédito: diferido a 3 o 6 meses. Financiamiento Directo
