IFCD093PO MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON
Manual
Editorial:Orbe
Autor:Entenova Gnosis
ISBN:9791388048098
EAN:9000003337012
Papel:Blanco 80 gr. Offset Amber
Acabado:Fresado
Edición Color:Sí
Páginas:154
Fecha de publicación:22/10/2025
€28,38 €26,96
La especialidad formativa es una agrupación de competencias profesionales, contenidos, y especificaciones técnicas que responde:
•A un conjunto de actividades de trabajo enmarcadas en una fase del proceso de producción y con funciones afines.
•A la adquisición de competencias transversales necesarias para el desempeño adecuado en el entorno y contexto profesional.
Cada especialidad formativa está adscrita a una familia y área profesional, y tiene asignado un determinado nivel de cualificación (niveles 1, 2, 3, 4 y 5).
El presente volumen incluye el desarrollo teórico del contenido basado en el programa de la especialidad formativa IFCD093PO, “Machine Learning aplicado usando Python”. Junto al desarrollo teórico, también encontrará un conjunto de ejercicios de autoevaluación y actividades prácticas mediante los cuales se contribuye a la comprensión y asimilación del temario, según los objetivos didácticos formulados en el programa oficial.
ESPECIALIDAD FORMATIVA: MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON
•Código: IFCD093PO
•Familia profesional: Informática y comunicaciones
•Área profesional: Desarrollo
•Horas de formación: 150
•A un conjunto de actividades de trabajo enmarcadas en una fase del proceso de producción y con funciones afines.
•A la adquisición de competencias transversales necesarias para el desempeño adecuado en el entorno y contexto profesional.
Cada especialidad formativa está adscrita a una familia y área profesional, y tiene asignado un determinado nivel de cualificación (niveles 1, 2, 3, 4 y 5).
El presente volumen incluye el desarrollo teórico del contenido basado en el programa de la especialidad formativa IFCD093PO, “Machine Learning aplicado usando Python”. Junto al desarrollo teórico, también encontrará un conjunto de ejercicios de autoevaluación y actividades prácticas mediante los cuales se contribuye a la comprensión y asimilación del temario, según los objetivos didácticos formulados en el programa oficial.
ESPECIALIDAD FORMATIVA: MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON
•Código: IFCD093PO
•Familia profesional: Informática y comunicaciones
•Área profesional: Desarrollo
•Horas de formación: 150
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL CURSO 9
1.1. Introducción al Python 10
1.2. Librería de Python para Machine Learning 18
1.3. Machine Learning. Introducción 27
MÓDULO 2. APRENDIZAJE SUPERVISADO 39
2.1. Definición y aplicaciones 40
2.2. Medidas de rendimiento 49
2.3. Modelos lineales 58
2.4. Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales 67
2.5. Combinación de modelos. Random Forest 76
MÓDULO 3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO 85
3.1. Definición y aplicaciones 86
3.2. Medidas de rendimiento 97
3.3. Clustering 106
3.4. Biclustering 115
3.5. Manifolds 124
3.6. Análisis de la cesta 132
GLOSARIO 145
AUTOEVALUACIÓN 150
1.1. Introducción al Python 10
1.2. Librería de Python para Machine Learning 18
1.3. Machine Learning. Introducción 27
MÓDULO 2. APRENDIZAJE SUPERVISADO 39
2.1. Definición y aplicaciones 40
2.2. Medidas de rendimiento 49
2.3. Modelos lineales 58
2.4. Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales 67
2.5. Combinación de modelos. Random Forest 76
MÓDULO 3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO 85
3.1. Definición y aplicaciones 86
3.2. Medidas de rendimiento 97
3.3. Clustering 106
3.4. Biclustering 115
3.5. Manifolds 124
3.6. Análisis de la cesta 132
GLOSARIO 145
AUTOEVALUACIÓN 150
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