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Machine learning aplicado usando python – IFCD093PO
Aprende a diseñar y validar modelos predictivos, algoritmos de segmentación y análisis avanzado de series temporales con Python para resolver problemas empresariales y científicos.
150H
Duración
3
Módulos
Presencial · Teleformación
Modalidad
Modalidad
Presencial · Teleformación
Tutor asignado
Resuelve tus dudas con el equipo docente.
Campus 24/7
Materiales y grabaciones siempre a mano.
Diploma
Diploma de la especialidad al superar el curso.
EL CURSO
Qué vas a aprender
Con esta formación en Machine Learning aplicado usando Python aprenderás a desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje automático adaptados a necesidades del sector tecnológico. Trabajarás directamente con el lenguaje Python y sus librerías especializadas para estructurar flujos de datos, evaluar métricas de rendimiento y resolver problemas predictivos orientados al ámbito empresarial, financiero y sanitario.
A lo largo del curso profundizarás en técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado. Dominarás el uso de modelos lineales, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte (SVM), redes neuronales y ensamblados como Random Forest. Asimismo, abordarás la segmentación de datos mediante algoritmos de clustering, biclustering, técnicas de reducción de la dimensionalidad con manifolds y modelos de asociación como el análisis de la cesta.
TEMARIO
Contenidos del curso
01
Introducción al curso
01
Introducción al curso
- Introducción a Python y sintaxis básica.
- Manejo de librerías de Python para Machine Learning.
- Fundamentos y conceptos clave del aprendizaje automático.
02
Aprendizaje supervisado
02
Aprendizaje supervisado
- Definición y casos de aplicación en entornos reales.
- Evaluación y métricas de rendimiento de modelos.
- Implementación de modelos lineales.
- Modelos supervisados: árboles, SVM y redes neuronales.
- Combinación de modelos predictivos y Random Forest.
03
Aprendizaje no supervisado
03
Aprendizaje no supervisado
- Definición y aplicaciones del aprendizaje no supervisado.
- Medición del rendimiento en modelos no supervisados.
- Tipos de algoritmos y técnicas de clustering.
- Métodos de biclustering.
- Reducción de la dimensionalidad mediante manifolds.
- Técnicas de análisis de la cesta.
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Modalidad
Presencial · Teleformación
Duración
150 horas
Código
IFCD093PO
Familia
Informática y comunicaciones
PREGUNTAS FRECUENTES
Preguntas frecuentes
Lo que más nos preguntan sobre este curso.
¿Cuántas horas dura la formación?
El curso cuenta con una duración total de 150 horas lectivas.
¿En qué modalidad se puede cursar?
La especialidad está diseñada para impartirse indistintamente en modalidad presencial o mediante teleformación.
¿Cuáles son los objetivos principales del programa?
Aprenderás a desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina, diseñando modelos predictivos de clasificación, algoritmos de segmentación y predicciones avanzadas de series temporales.
¿Qué tipo de modelos de aprendizaje automático se abordan?
El programa cubre tanto aprendizaje supervisado (modelos lineales, árboles, SVM, redes neuronales y Random Forest) como no supervisado (clustering, biclustering, manifolds y análisis de la cesta).
¿Qué obtengo al terminar?
Un diploma que acredita que has superado la especialidad formativa IFCD093PO del Catálogo de Especialidades Formativas del SEPE. No es un certificado de profesionalidad.
¿Cómo me apunto?
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Opiniones de nuestros alumnos
Personal muy cualificado y competente, cursos muy completos y currados. Yo me estoy preparando AGE, pero tienen muchas otras oposiciones como CC.AA, AYTOS., etc. Próximamente Seg. Soc., además tienen muchos y buenos cursos. Vamos que para mi son los mejores, por eso apuesto por ellos. ❤️❤️❤️
Fátima Rojas
9 Septiembre 2025 · Publicada en ckuma.com
Super amables y eficientes, me ayudaron mucho a la hora de resolver un inconveniente.
Celia Matallin
8 Septiembre 2025 · Publicada en ckuma.com
La atención del personal del centro es inmejorable y el profesorado excelente. Cursos de gran utilidad para mejorar en el día a día del trabajo.
Montse
2 Septiembre 2025 · Publicada en ckuma.com
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