IFCD112

Resolución de problemas multisectoriales: modelos de Machine Learning, Deep Learning y uso masivo de datos

Especialidades formativas del sepe

Obtener los conocimientos imprescindibles para el desarrollo en un entorno empresarial de cualquier proyecto Big Data, así como para el manejo de herramientas de definición de proyectos I+D+I y para la construcción de modelos predictivos

Diseñado y producido por:

Contenidos del curso

CURSO IFCD112 Resolución de problemas multisectoriales: modelos de Machine Learning, Deep Learning y uso masivo de datos

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Introducción a los conceptos básicos de la Ciencia de Datos

Aspectos históricos.

Conceptos clave y nomenclatura.

Data Science en la actualidad.

2. Comprensión de la importancia del Data Science en la gestión de proyectos. Agentes del desarrollo sostenible.

Fases.

Roles.

Creación de modelos de negocio basado en datos.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

Trabajo en equipo.

Colaboración ante el cambio organizacional.

Creación de valor añadido en un entorno organizativo público y privado.

Transversalidad en el desempeño.

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Identificación de aspectos clave en la gestión de Big Data. Objetivo

2. Manejo conceptual respecto a Machine Learning.

Objetivo

Conceptos básicos: Datos, algoritmos, modelos

3. Identificación productiva de algoritmos

Clasificación

4. Aproximación a la modelización. Objetivo

Regresión, árboles

Indicadores.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

Flexibilidad ante el cambio de paradigma.

Responsabilidad y autonomía en las tomas de decisiones.

Confiabilidad, coherencia y fidelidad en la transmisión de información

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Conocimiento de Batch Processing.

2. Implementación de un sistema Streaming Processing.

3. Administración de sistemas Big Data.

4. Visualización de datos.

Herramientas

Librerías.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

Mejora continua.

Innovación productiva.

Iniciativa en el desempeño.

Compromiso.

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Conocimiento práctico y global en materia de Inteligencia Artificial.

Fundamentos históricos

Ramas

2. Manejo de algoritmos.

Conceptos básicos

3. Gestión de modelos

Supervisados

No supervisados

4. Aplicación práctica en la organización.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

Mejora continua.

Gestión óptima del tiempo.

Comunicación eficaz.

Habilidades en la resolución de conflictos.

Proactividad.

Compromiso con los valores de la organización.

Demo

Transformación digital

*La temática y el diseño de la demo son orientativos

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¿Cómo funciona el

Catálogo?

Todo lo que debes saber sobre los contenidos Smartmind

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¿Cómo funciona el catálogo elearning de Smartmind?

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Desarrollos a medida

¿Por qué las licencias de los cursos on line en formato SCORM de Smartmind son la mejor opción para el éxito de tus programas formativos?

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Desarrollos a medida

Diseño, digitalización y producción de contenidos de aprendizaje a medida. Nuestro Framework de diseño

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