MACHINE LEARNING APLICADO AL IOT INDUSTRIAL
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1. Dotar de un profundo conocimiento sobre el proceso de extracción de información y transformación en conocimiento valioso para la toma d decisiones, mediante el uso de herramientas de aprendizaje automático a partir de los datos masivos en el entorno IOT. 2. Para que seas z de buscar patrones de eventos a través de los datos en un sistema completo de IOT en la industria conectada. 3. El curso te permitirá aportar nuevas líneas de negocio y servicios 4. Éste curso te permitirá proponer aplicar las últimas técnicas de modelización de datos. 5. Serás z de crear una solución aplicada a entornos IOT industrial. 6. Crear perfiles profesionales interdisciplinares ces de aplicar las técnicas de datos e Internet of Things más punteras a sus diferentes sectores de trabajo. A quién va dirigido 1. Profesionales de origen tecnológico: los típicamente informáticos con perfiles desarrollo, o bien otras ingenierías con fuertes conocimientos y alguna experiencia como desarrolladores. De origen por supuesto que también matemáticas, físicas, y ciencias que van a ser las encargadas de identificar potenciales algoritmos y patrones de eventos 2. Profesionales de ciencias que reciclan sus perfiles profesionales en el sector emergente del internet de las cosas aplicado a la industria. 3. Usuarios intermedios que conocen los fundamentos de Machine learning como los algoritmos clásicos de regresión lineal o logística pero buscan aprender más y explorar otros campos del aprendizaje estadístico 4. Programadores que les guste el código y que estén interesados en aprender Deep learning para aplicar dichas técnicas a sus datasets Requisitos • Se recomienda saber programar un poco para enfocarse en aprender las técnicas de análisis en “R” aunque no es totalmente necesario • Conocimientos de estadistIca Temario completo de este curso • Los Nuevos Modelos de Business Analytics. Introducción a Data Science • Modelos descriptivos y modelos predictivos. • Algoritmos utilizados en analítica de datos y modelado predictivo. Revisión de los principales algoritmos y su aplicación. • Data Analysis en Python: NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib • Aprendizaje automático: Machine Learning en Big Data: Apache Mahout y Spark MLib • Análisis estadístico con R • Casos prácticos y ejemplos varios de integración de un modelo de análisis de datos a un caso concreto en industria 4.0 9. Inteligencia del negocio. Los datos necesarios para la toma de decisiones. • Cuadro de mando para la toma de decisiones empresariales • Casos prácticos y ejemplos varios de integración y diseño de múltiples cuadros de mando integral más
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