Acerca de Maestría en Machine Learning
Con la Maestría en Machine Learning el aspirante obtiene un título de Máster Europeo con una certificación oficial otorgada por la SEP
Perfil de Ingreso
Está dirigido a cualquier persona interesada en adentrarse en el mundo de la ciencia de datos y utilizar algoritmos de aprendizaje automático para tareas de predicción, así como a profesionales que quieran seguir formándose o actualizar sus conocimientos en esta área.
Perfil Profesional
lo prepara para lidiar con una variedad de problemas anticipados. En esta formación aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático y la ciencia de datos y cómo hacer frente a los diferentes tipos de problemas que pueden surgir (clasificación, regresión, agrupamiento... mediante diversos algoritmos, desde los más clásicos hasta los más modernos. Últimos algoritmos de aprendizaje profundo.
Campo Laboral
Con esta formación podrán desarrollar su actividad en empresas, tanto públicas como privadas, de todos los sectores de la producción, de forma libre e independiente, desempeñando su labor en programación, infraestructura o consultoría.
Modalidad de Estudio
100% a Distancia
Duración de la Maestría en Machine Learning en Guatemala
1 año
Costos y Beneficios
31900 GTQ con una Financiación 100% en matrícula sin intereses
Beneficios en becas del 20% Beca Antiguos Alumnos, 20% Beca Desempleo, 15% Beca Emprende y 15% Beca Amigo
Plan de Estudios Universitarios
MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN
MÓDULO 2. DATOS MASIVOS EN LAS ORGANIZACIONES
MÓDULO 3. RECOLECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE DATOS
MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MÓDULO 5. BASES DE DATOS
MÓDULO 6. ALGORITMOS GENÉTICOS
MÓDULO 7. LÓGICA DIFUSA
MÓDULO 8. FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING
MÓDULO 9. BIG DATA
MÓDULO 10. MINERÍA DE DATOS
MÓDULO 11. DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO CON LENGUAJE R
MÓDULO 12. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
MÓDULO 13. SISTEMAS EXPERTOS
MÓDULO 14. PROYECTO INTEGRADOR DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MÓDULO 15. INTRODUCCIÓN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)
MÓDULO 16. DESARROLLO DE DEEP LEARNING
