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Gestión y Liderazgo
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Machine Learning
Aprendizaje No Supervisado
Descubre cómo extraer patrones significativos de datos no etiquetados mediante técnicas de clustering y detección de anomalías. Este curso te brinda habilidades prácticas para identificar estructuras ocultas y valores atípicos.
ContáctanosOutcome
Domina el algoritmo k-means y Isolation Forest para un análisis efectivo de agrupamiento y detección de anomalías.
Duración
30 horas
Nivel
Principiante
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Qué ofrece este programa
Clustering con K-Means
Aprende a segmentar datos en grupos utilizando k-means, optimizando la selección de clusters para diferentes aplicaciones.
Técnicas de Detección de Anomalías
Comprende y aplica métodos como Isolation Forest y k-nearest neighbors para identificar valores atípicos en conjuntos de datos.
Aplicación Práctica
Obtén experiencia práctica aplicando técnicas de aprendizaje no supervisado a datos reales, fortaleciendo tus habilidades analíticas.
Módulos del Programa
6 Módulos
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Módulo 1. Introducción al curso
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Módulo 2. Evaluación inicial
1.5h
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Módulo 3. Análisis de Clústeres
2h
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Módulo 4. Detección de Anomalías
1h
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Módulo 5. Evaluación Final
1.5h
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Módulo 6. Conclusión
Nuestros Expertos
Este curso está diseñado y respaldado por profesionales de la industria con experiencia práctica en el desarrollo de soluciones de Machine Learning aplicadas a distintos sectores. Su misión es ayudarte a dar tus primeros pasos en el mundo del aprendizaje automático con claridad, acompañamiento y enfoque práctico.
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