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Tipo
Cursos
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Modalidad
Online / A distancia
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Duración / Créditos
45 h.
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Fechas
Matric. Permanente
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Sedes
Palma
Información general
DESCRIPCIÓN:
Domina los fundamentos de la probabilidad y su aplicación en Machine Learning y Big Data con el curso "Probabilidad para Machine Learning y Big Data con R y Python" de Frogames Formación. Aprende a utilizar conceptos probabilísticos para analizar y modelar datos a gran escala.
En este curso, explorarás los principios fundamentales de la teoría de la probabilidad y cómo se aplican en el contexto del aprendizaje automático y el análisis de datos masivos. Descubrirás distribuciones de probabilidad comunes, técnicas de muestreo y estimación, y cómo utilizar la inferencia estadística para tomar decisiones informadas.
Aprenderás a implementar modelos probabilísticos utilizando los lenguajes de programación R y Python, aprovechando su amplio ecosistema de bibliotecas y herramientas. Adquirirás habilidades en la manipulación y visualización de datos, la selección de características y la evaluación de modelos.
Ya sea que desees mejorar tus habilidades en análisis de datos o iniciar una carrera en el campo del Machine Learning, este programa te brindará una base sólida en probabilidad y su aplicación práctica en entornos de Big Data.
En este curso, explorarás los principios fundamentales de la teoría de la probabilidad y cómo se aplican en el contexto del aprendizaje automático y el análisis de datos masivos. Descubrirás distribuciones de probabilidad comunes, técnicas de muestreo y estimación, y cómo utilizar la inferencia estadística para tomar decisiones informadas.
Aprenderás a implementar modelos probabilísticos utilizando los lenguajes de programación R y Python, aprovechando su amplio ecosistema de bibliotecas y herramientas. Adquirirás habilidades en la manipulación y visualización de datos, la selección de características y la evaluación de modelos.
Ya sea que desees mejorar tus habilidades en análisis de datos o iniciar una carrera en el campo del Machine Learning, este programa te brindará una base sólida en probabilidad y su aplicación práctica en entornos de Big Data.
ASPECTOS A TENER EN CUENTA
FINALIDAD DEL PROGRAMA FORMATIVO:
- Comprender los fundamentos de la teoría de la probabilidad y su aplicación en ML y Big Data
- Aprender distribuciones de probabilidad comunes y técnicas de muestreo
- Utilizar inferencia estadística para tomar decisiones informadas
- Implementar modelos probabilísticos en R y Python
- Adquirir habilidades en manipulación y visualización de datos a gran escala
- Aprender distribuciones de probabilidad comunes y técnicas de muestreo
- Utilizar inferencia estadística para tomar decisiones informadas
- Implementar modelos probabilísticos en R y Python
- Adquirir habilidades en manipulación y visualización de datos a gran escala
¿A quién va dirigido?
- Analistas de datos que deseen incorporar técnicas probabilísticas en su trabajo
- Profesionales de Machine Learning interesados en aplicar probabilidad a datos masivos
- Investigadores y académicos en el campo de la estadística y el análisis de datos
- Estudiantes de carreras relacionadas con matemáticas, estadística e informática
- Entusiastas del Big Data que quieran profundizar en modelos probabilísticos
- Profesionales de Machine Learning interesados en aplicar probabilidad a datos masivos
- Investigadores y académicos en el campo de la estadística y el análisis de datos
- Estudiantes de carreras relacionadas con matemáticas, estadística e informática
- Entusiastas del Big Data que quieran profundizar en modelos probabilísticos
TEMARIO
Bienvenidos al Curso de Probabilidad
(1:01:47)
Instalar y dominar las herramientas del curso
(14:56)
Preliminares del curso
(2:21:54)
Probabilidades
(2:55:05)
Problemas clásicos del mundo de la probabilidad
(2:10:25)
Variables aleatorias discretas
(3:11:33)
Variables aleatorias continuas
(2:41:05)
Distribuciones notables discretas
(5:22:27)
Distribuciones notables continuas
(3:20:51)
Momentos de variables aleatorias
(2:31:00)
Complementos de Variables Aleatorias
(45:19)
Vectores aleatorios bidimensionales
(7:44:27)
Vectores aleatorios multidimensionales
(3:24:49)
Ley de los grandes números. Teorema central del límite
(3:55:22)
Introducción a la estadística multidimensional
(1:49:03)
Introducción a las cadenas de Markov
(1:12:38)
Enhorabuena por completar el curso
(03:10)
(1:01:47)
Instalar y dominar las herramientas del curso
(14:56)
Preliminares del curso
(2:21:54)
Probabilidades
(2:55:05)
Problemas clásicos del mundo de la probabilidad
(2:10:25)
Variables aleatorias discretas
(3:11:33)
Variables aleatorias continuas
(2:41:05)
Distribuciones notables discretas
(5:22:27)
Distribuciones notables continuas
(3:20:51)
Momentos de variables aleatorias
(2:31:00)
Complementos de Variables Aleatorias
(45:19)
Vectores aleatorios bidimensionales
(7:44:27)
Vectores aleatorios multidimensionales
(3:24:49)
Ley de los grandes números. Teorema central del límite
(3:55:22)
Introducción a la estadística multidimensional
(1:49:03)
Introducción a las cadenas de Markov
(1:12:38)
Enhorabuena por completar el curso
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SALIDAS PROFESIONALES
Con esta formación podrás ejercer como profesional cualificado en puestos de trabajo de:
- - Analista de datos
- - Ingeniero de datos
- - Científico de datos
- - Investigador en inteligencia artificial
- - Consultor de Big Data
- - Analista de Business Intelligence
- - Desarrollador de machine learning
- - Arquitecto de soluciones de datos
- - Especialista en análisis predictivo
- - Ingeniero de sistemas de información
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UBICACIONES DE NUESTRAS SEDES
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Palma
Carrer de Cartagena, 22, 07009 Palma, Illes Balears
Opiniones
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