Curso en Inteligencia Artificial: Técnicas de Análisis de Datos

  • Duración: 20 horas
  • #Flexible Learning: el dónde y el cuándo lo eliges tú

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Duración

20 horas

Las claves de la Inteligencia Artificial en 20 horas

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la irrupción del uso ampliamente extendido de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TICs), junto con el desarrollo y la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA), han redefinido las estrategias de las empresas en todos los sectores. Actualmente, son numerosas las organizaciones que emplean herramientas y técnicas de IA en sus métodos de trabajo para gestionar o analizar los grandes volúmenes de datos que su negocio genera.

Las oportunidades para las empresas que adoptan sistemas de IA son realmente excepcionales. La automatización e introducción de métodos basados en IA en sus procesos y sistemas permiten desde reducir costes maximizando los beneficios hasta proporcionar mejores servicios a sus clientes, a través, por ejemplo, de la adaptación de campañas de marketing personalizadas basadas en sus necesidades reales.

La IA tiene que trabajar sobre diferentes datos para encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de estos en un contexto particular. Además, las empresas son muy conscientes de la necesidad de impulsar las habilidades tecnológicas de sus empleados formándolos en técnicas de análisis de datos, algoritmos de Machine Learning o Deep learning.

Con este curso obtendrás una visión global de la Inteligencia Artificial, junto con el estudio de las etapas en el desarrollo de un modelo predictivo y algunas de las técnicas más utilizadas en análisis de datos.

Una vez finalizado el Curso en Inteligencia Artificial: Técnicas de Análisis de Datos obtendrás una titulación por parte de la Escuela de Negocios Next International Business School.

¿Qué aprenderás con el Curso en Inteligencia Artificial?

Entender la importancia del análisis del dato a través del uso de herramientas de IA para generar información que aporte valor.

Entender qué es el análisis descriptivo, el análisis exploratorio, el análisis inferencial, el análisis predictivo y el análisis casual.

Identificar las diferentes etapas que se deben seguir en todo proceso que involucra el desarrollo de un modelo basado en datos y vincularlo a la Inteligencia Artificial.

Conocer los métodos de análisis de datos más empleados y demandados, y aprender diferentes técnicas de inteligencia artificial (machine learning, deep learning).

Crear modelos predictivos o de clasificación basados en técnicas de Machine Learning, evaluar e interpretar sus resultados. Se profundiza en los algoritmos K-Nearest-Neighbours (KNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, Random Forest, Regresión lineal, K-means, Clustering jerárquico, Reducción de la dimensionalidad (PCA), A priori.

Escuela acreditada por:

Calidad Docente

Prestigiosos profesionales liderados por el periodista Manuel Campo Vidal (Presidente de Next) y el doctor Manuel Castells (Presidente del Consejo Académico)

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