Curso de iniciación en
Machine Learning e Inteligencia Artificial
(Acorde a Convocatoria INAEM 2025 - Upskilling/Reskilling)
Este curso proporciona una comprensión profunda de las técnicas y algoritmos de aprendizaje automático. Los participantes aprenderán a programar en Python y R, preparar datos mediante técnicas de ETL, y aplicar modelos supervisados y no supervisados, incluyendo regresión y clasificación. También explorarán el aprendizaje reforzado y el deep learning para abordar tareas complejas. Además, mejorarán sus habilidades en análisis avanzado de datos, utilizando métodos para extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos, y aprenderán a crear visualizaciones efectivas para comunicar los resultados del análisis.
¡Impulsa tu carrera en el mundo del Machine Learning!


¿Cuáles son los objetivos?

- Desarrollar habilidades estadísticas: Adquirir conocimientos fundamentales en estadística para analizar y interpretar datos de manera efectiva.
- Dominar la programación en Python y R: Aprender a programar en Python y R, dos lenguajes esenciales para el desarrollo de algoritmos de machine learning.
- Realizar procesos ETL: Extraer, transformar y cargar datos, preparando conjuntos de datos para su análisis.
- Aplicar modelos de machine learning: Desarrollar y aplicar modelos supervisados, no supervisados y semi-supervisados, incluyendo técnicas de regresión y clasificación.
Titulación
Especialidad del SEPE
Modalidad / Duración
Presencial 35horas
Fechas
12/06 ¡Último día!
Finalidad
Convertirte en un experto capaz de diseñar sistemas inteligentes que extraigan conocimiento de los datos y resuelvan problemas reales.
¡Domina el futuro de la inteligencia artificial!
Objetivos clave
- Dominar Python/R para construir modelos de ML
- Transformar datos en insights accionables (ETL)
- Crear algoritmos de predicción (regresión/clasificación)
- Implementar soluciones con Deep Learning
- Comunicar resultados mediante visualización profesional

Requisitos de acceso
- No se requiere experiencia previa en programación o machine learning.
- Motivación y ganas de aprender.
- Experiencia en ETL y Preparación de Datos: Conocimiento básico de procesos de extracción, transformación y carga de datos.
- Capacidad para Desarrollar Modelos de Machine Learning: Competencia en la creación y aplicación de modelos supervisados, no supervisados y semi-supervisados, incluyendo técnicas de regresión y clasificación.
Plan de formación
Curso de iniciación en Machine Learning e Inteligencia Artificial
Plan de formación completo
Fundamentos de Programación
- Introducción a Python y R para ML
- Estadística aplicada a datos
- Pandas, NumPy y manipulación de datos
- Visualización básica con Matplotlib
Preparación de Datos
- Procesos ETL completos
- Limpieza y transformación de datos
- Feature engineering básico
- Introducción a SQL para análisis
ML Supervisado
- Regresión lineal y logística
- Árboles de decisión y Random Forest
- SVM (Máquinas de Vectores Soporte)
- Métricas de evaluación de modelos
ML No Supervisado
- Clustering (K-means, DBSCAN)
- Reducción de dimensionalidad (PCA)
- Detección de anomalías
- Sistemas de recomendación básicos
Visualización y Proyecto Final
- Visualización avanzada con Seaborn
- Storytelling con datos
- Desarrollo de proyecto integral
- Presentación de resultados
💡 Todos los módulos incluyen ejercicios prácticos con datasets reales y notebooks de Jupyter.
Próximos cursos
PRÓXIMAS CONVOCATORIAS 2025
Curso homologado según Convocatoria INAEM 2025
SEPTIEMBRE
MACHINE LEARNING BÁSICO
📅 Inicio: 05-09-2025
🏁 Fin: 28-11-2025
⏰ Horario: Lunes y Miércoles 18:00-21:00
Plazas disponibles: 15/25
NOVIEMBRE
MACHINE LEARNING BÁSICO
📅 Inicio: 07-11-2025
🏁 Fin: 30-01-2026
⏰ Horario: Lunes y Miércoles 18:00-21:00
Plazas disponibles: 22/25
ENERO
MACHINE LEARNING AVANZADO
📅 Inicio: 16-01-2026
🏁 Fin: 10-04-2026
⏰ Horario: Martes y Jueves 18:00-21:00
Inscripciones abiertas
MARZO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
📅 Inicio: 03-03-2026
🏁 Fin: 28-05-2026
⏰ Horario: Lunes y Miércoles 18:00-21:00
Próxima apertura

