Análisis de datos y Machine Learning aplicado

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    LO QUE APRENDERÁS

    PROGRAMA DEL CURSO

    Evolución en el análisis de datos

    Aprendizaje Automático 

    Clasificación y Regresión

    Sobreajuste y Validación

    Evaluación de modelo 

    Modelos: Linear /Regresión logística, KNN, Bayes, Trees, Ensembles, Redes neuronales

     

    Agrupación 

    Agrupación jerárquica y K-means

    Decisión del número de agrupaciones 

    Normas de Asociación 

    Evaluación de normas de asociación

    Apriori y sus extensiones

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    TU FORMACIÓN ONLINE

    PLANIFICACIÓN DEL CURSO

    El curso se estructura en torno a las siguientes fases: 

    INDUCCIÓN: fase de trabajo personal para adentrarse en la temática del curso. 

    MÓDULOS: el contenido del curso se articula en torno a 3 sesiones en directo alternadas con el trabajo personal de cada estudiante previo y posterior a dichas sesiones online. Así pues, cada sesión se organiza de la siguiente manera: 

    • Sesión en directo de 1h30’ de duración
    • 30 minutos destinado a la realización de actividades por parte del estudiante, previas y/o posteriores a la sesión en directo

    SESIÓN DE CIERRE: sesión final de 1 hora de duración celebrada por videoconferencia que servirá para recoger las ideas del curso, solucionar consultas que hayan podido surgir y dar feedback a las tareas que se hayan solicitado.

    VER CALENDARIO DEL CURSO

    CÓMO APRENDERÁS

    METODOLOGÍA DEUSTO

    Los cursos de la Deusto Summer School se basan en Modelo de Aprendizaje de la Universidad de Deusto (MAUD) adaptada al contexto online. Un sistema que favorece el aprendizaje autónomo y promueve el desarrollo de sus conocimientos, capacidades, actitudes, competencias y valores.

    MÁS INFORMACIÓN SOBRE MAUD

    01

    COMBINACIÓN DE MÉTODOS DE APRENDIZAJE

    Combinación de clases en remoto por videoconferencia con aprendizaje online a través de los recursos y actividades en la plataforma de aprendizaje de la universidad. 

    02

    RECURSOS DE CONSULTA

    Utilización de recursos en diferentes formatos para la presentación de contenidos teóricos (p.ej.: píldoras docentes en vídeo, documentos...)

    03

    ACTIVIDADES PARA PONER EN PRÁCTICA

    Realización de diferentes actividades de aprendizaje para la verificación de la adquisición tanto de conocimientos teóricos como prácticos y de competencias.

    04

    SEGUIMIENTO DEL TRABAJO PERSONAL

    Seguimiento y supervisión de las actividades realizadas.

    PROFESOR

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    PROFESOR

    Enrique Onieva es Doctor en Informática por la Universidad de Granada respectivamente. En 2013 se unión al Instituto Tecnológico de Deusto (DeustoTech) donde lleva a cabo investigaciones de vanguardia en la aplicación de técnicas de soft computing en el campo de los sistemas de transporte inteligentes. También es profesor en la Universidad de Deusto.

    VER PERFIL

    CERTIFICADO DE PARTICIPACIÓN

    Al completar el curso se obtendrá un documento que dará constancia de participación en el programa. 

    CONTÁCTANOS

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    DEUSTO SUMMER SCHOOL

    Web

    deusto.es/deustosummerschool


    Dirección 

    Ada. Universidades, 24. 48007, Bilbao


    Contacto

    summerschool@deusto.es

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