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Introducción práctica al Aprendizaje Automático y la Minería de Datos

El presente curso busca enseñar a detectar patrones en los datos. Para ello el alumno recibirá la formación necesaria para analizar grandes y complejas marañas de datos de forma sencilla, sin requerir conocimientos de programación, sin requerir un alto nivel de matemáticas y aprendiendo de forma práctica a utilizar un software libre y abierto.

3 ALUMNOS MATRICULADOS
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  • Imagen de perfil de David Blanco
  • Imagen de perfil de Eduardo

Los datos nos rodean, están por todas partes. La cantidad de información que se genera en el mundo asciende de forma exponencial, y no hay señales de que no vaya a seguir así en el futuro.

La omnipresencia de ordenadores, microcontroladores y sensores de todo tipo favorece la captura y registro de datos que antiguamente se habrían ignorado o desechado. Esto, junto con los cada vez más económicos medios de almacenamiento digital, hace que sea barato almacenar todos esos datos, a la espera de qué hacer con ellos posteriormente.

El problema reside en que cuanto más datos recopilamos, más dificultad hay en comprenderlos e interpretarlos. Y la disponibilidad de datos no es suficiente. Es necesario extraer el valor intrínseco que reside dentro de ellos para poderles sacar provecho.

El presente curso busca enseñar a detectar patrones en los datos. La intención no es que el alumno adquiera grandes conocimientos matemáticos, ni el trasfondo de los diversos algoritmos que se han desarrollado, aunque se dará alguna pincelada al respecto, sino que tiene un enfoque eminentemente práctico.

El alumno recibirá la formación necesaria para analizar grandes y complejas marañas de datos, con la ventaja de:

  • No requerir conocimientos de programación

  • No requerir un alto nivel de matemáticas

  • Aprender a utilizar para la minería de datos un software libre y abierto de aprendizaje automático.


El curso consta de los siguientes temas:

  • Tema 1: Introducción
  • Tema 2: Primeros pasos con Weka
  • Tema 3: Generando modelos
  • Tema 4: Afinando y desplegando el modelo
  • Tema 5: Siguientes pasos

Cada tema va acompañado de una serie de ejercicios prácticos, que en total ascienden a 13.

Al final del curso se realizará un examen final de 25 preguntas teóricas y prácticas de las cuales habrá que contestar correctamente un 50% para reconocer el aprovechamiento del curso.


Al finalizar el curso el alumno habrá aprendido:

  • Qué es el aprendizaje automático y la minería de datos.

  • Qué precauciones hemos de tener a la hora de usar los datos.

  • Cuál es el proceso de la minería de datos.

  • Abrir y guardar colecciones de datos en Weka en diversos formatos.

  • Visualizar los datos y sus relaciones.

  • Manipular los datos mediante filtros.

  • Analizar los datos mediante diversos algoritmos e interpretar los resultados

  • Ajustar el comportamiento de algunos algoritmos mediante la modificación de sus parámetros.

  • Preparar y ejecutar experimentos, y analizar sus resultados.

El curso está enfocado al análisis de datos provenientes del ámbito agrario, agroalimentario y forestal, fundamentalmente, pero lo aprendido se puede aplicar en cualquier ámbito de la ingeniería, la sociología, la medicina, la biología, la psicología, etc. En definitiva, en cualquier rama del saber en la que sea necesario analizar grandes volúmenes de información.


REQUISITOS DEL ALUMNO

  • Conocimientos de informática nivel usuario.
  • Conocimientos básicos de alguna hoja de cálculo (Calc, Excel u otras).
  • Conocimientos básicos de estadística.

REQUISITOS INFORMÁTICOS

  • Para el seguimiento del curso es necesario disponer de software lector de PDFs (como Acrobat Reader u otro), aunque la mayoría de sistemas operativos lo llevan instalado de serie, y de un navegador con Macromedia Flash instalado y activado. Se puede comprobar si está instalado en el siguiente enlace. El curso se ha probado con satisfacción en Mozilla Firefox y Google Chrome.
  • Para la realización de la prácticas se utilizará el software Weka. Para usarlo se requiere instalado el entorno más reciente de Java y un sistema operativo Windows, MacOS o Linux. Su instalación se detalla en el curso.

OBSERVACIONES

  • Debido a la tipología del curso y a los requisitos de entrada en el mismo, no se atenderán dudas puramente informáticas.
  • El ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos es extraordinariamente amplio, por ello solo se atenderán dudas directamente relacionadas con lo explicado en el curso.

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