ASESORIA EN AUTOMATIZACIÓN Y CONTROL

EL CONOCIMIENTO A SU SERVICO

GUIA INSTRUCCIONAL DEL CURSO DE

INTRODUCCION A MACHINE LEARNING Y CIENCIA DE DATOS

OBJETIVO GENERAL: El participante aprenderá los conceptos teóricos básicos necesarios para conocer como se resuelve un problema de machine Learning aplicando algoritmos de ciencia de datos, para ello se manejaran los conceptos fundamentales de estas dos disciplinas.

Instrucciones; Seguir la secuencia como se indica en el Índice, cada punto tiene una guía particular correspondiente:

Índice de la Guía Instrucciónal

1 – Politicas de uso

2 – Mapa Conceptual de Formación Basada en Competencias

3 - Compromisos del participante

Instrucción en el Área de Conocimientos SABER

4 - Introducción al curso

5 - Mapa Conceptual de Aprendizaje Automatico

5.1 –Modulo 1 (Introducción al Aprendizaje Automatico)

5.2 – Modulo 2 (introducción a Ciencia de Datos)

5.3 – Modulo 3 (Algoritmos para Aprendizaje Automatico)

5.4 – Modulo 4 (Algoritmos Básicos de ML)

5.5 – Modulo 5 (Optimización en ML)

5.6 – Evaluación de Conocimientos

Instrucción en el Área de Habilidades SABER HACER

6.1 – Como realizar una Aplicación de Aprendizaje Automatico ML

6.2 – Aplicación Real de Aprendizaje Automatico

6.3 – Evaluación de las Habilidades del Participante

Instrucción en el Área de Actitudes y Valores SABER SER

7 - Modulo de Actitudes y Valores en La Empresa

7.1 – Evaluación de las actitudes del participante

Actividades Adicionales

8 - Reporte de Satisfacción

9- Enlaces Relacionados (Documentos en la WEB)

10 – Glosario de Términos

11 - Bibliografía