Machine learning aplicado usando Python

Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.

Competencias

• Conocer lo que es Python y machine learning y la relación de ambas.
• Revisar los diferentes modelos y su combinación.
• Revisar lo que es clustering, biclustering y manifolds; asimismo revisar el análisis de la cesta.

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El programa del curso está diseñado para abordarse en 150 horas distribuidas en un máximo de ocho (8) meses de manera asincrónica, donde puedes elegir el momento más adecuado para abordarlo. Se recomienda dedicar un mínimo de cinco (5) horas semanales para alcanzar los objetivos del curso. Es conveniente asignar un horario definido para realizar las actividades del curso y elegir un espacio donde tengas una buena conexión a internet y te encuentres cómodo.

1. Introducción al curso.
   1. Introducción al Python.
   2. Librería de Python para machine learning.
   3. Machine learning. Introducción.
2. Aprendizaje supervisado.
   1. Definición y aplicaciones.
   2. Medidas de rendimiento.
   3. Modelos lineales.
   4. Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
   5. Combinación de modelos. Random forest.
3. Aprendizaje no supervisado.
   1. Definición y aplicaciones.
   2. Medidas de rendimiento.
   3. Clustering. Tipos.
   4. Biclustering.
   5. Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
   6. Análisis de la cesta

Miguel Ángel Pino Mejías (Sevilla, 1969) es Ingeniero Industrial en la especialidad de Organización y Dirección de Empresas por la Escuela Superior de Ingenieros Industriales de Sevilla y Doctor por dicha Universidad, en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Su trayectoria profesional siempre ha estado ligada a la consultoría, a la formación y a la gestión de recursos, trabajando como gerente en distintas organizaciones de estos sectores.

También posee experiencia en el ámbito del emprendimiento, dado que en 2010 puso en marcha su propia empresa, BioTerraVerde, focalizada en el asesoramiento e implantación de soluciones para sistemas de información basadas en las nuevas tecnologías. En la actualidad simultanea estas actividades empresariales con la docencia en el Departamento de Economía Financiera y Dirección de Operaciones de la Universidad de Sevilla.

Es autor del libro «Dirección de la actividad empresarial de pequeños negocios o microempresas. Control y optimización de recursos en la actividad diaria», publicado por Ideaspropias Editorial.