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Curso de Aplicaciones Prácticas de Machine Learning, Deep Learning y Data Science

Name: Curso de Aplicaciones Prácticas de Machine Learning, Deep Learning y Data Science en Panamá
Brand: Structuralia
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Availability: InStock

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Duración

200 horas

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Créditos

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Idioma

Español

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josé antonio rubio blanco

Doctor Ingeniero en Informática, Máster en Gestión TIC y Director de Seguridad por el Ministerio del Interior. Cuenta con certificaciones internacionales ISO 27001, ISO 22301, CISM, CISA y CRISC. Su trayectoria se centra en ciberseguridad, gestión de riesgos, continuidad de negocio, cumplimiento normativo y gobierno de TI, combinando actividad técnica, participación en comités de normalización y docencia en educación superior. Ha desempeñado funciones de responsabilidad en comités nacionales e internacionales de estandarización en ciberseguridad y protección de datos, así como en consejos asesores y órganos estratégicos vinculados a la confianza digital y la inteligencia artificial. Compagina esta actividad con divulgación especializada y participación en medios de comunicación.

Experiencia docente:

Profesor Asociado — Universidad Complutense de Madrid. Asesor y docente en diversas escuelas de negocios.

Experiencia profesional:

Coordinador Nacional — ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 4 y WG 5 de AENOR. Secretario — UNE/CTN 320/SC 4 sobre Servicios y Controles de Seguridad. Miembro — CEN/CLC/JTC 13 Cybersecurity and Data Protection. Miembro de Comités Técnicos de Normalización en: Gestión de Riesgos; Continuidad de Infraestructuras y Servicios Críticos; Sistemas de Gestión del Cumplimiento; Sistemas de Gestión Anticorrupción; Gestión y Gobierno de los Servicios de TI; Servicios y Plataformas para Aplicaciones Distribuidas; Ciberseguridad en el ámbito del vehículo; Miembro del Consejo Asesor — ISACA Madrid; Miembro del Consejo de Redacción — Privacidad y Derecho Digital de RDU; Miembro de Comisiones — Asociación Española de Usuarios de Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información; Co-presentador — Programa En la Ciberguarida, Cadena SER Comunidad de Madrid; Presidente — Asociación Española de Confianza y Cumplimiento Digital; Contributing Editor — Revista CSO España; Miembro del Comité de Expertos — Estrategia Nacional de Ciberseguridad de España; Miembro del Comité de Expertos — Proyecto de sandboxing del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial en España; Miembro del Grupo de Trabajo sobre data stewardship — Consejo Superior de Estadística; Miembro del Comité de Certificación — DEKRA; Miembro del Capítulo Español del Club de Roma; Miembro — Foro Nacional de Confianza Digital. Publicaciones: Miembro del Consejo de Redacción de la revista Privacidad y Derecho Digital; Contributing Editor de la revista CSO España.

Competencias profesionales:

Ciberseguridad y protección de datos; Gestión de riesgos y continuidad de negocio; Sistemas de gestión ISO 27001 e ISO 22301; Gobierno y gestión de servicios TI; Cumplimiento normativo y compliance digital; Normalización técnica nacional e internacional; Estrategia de ciberseguridad y regulación tecnológica.

Méritos:

Premio en innovación tecnológica — Sun Microsystems; Premio en el ámbito del ensayo — Fundación Everis; Reconocido como uno de los 25 profesionales de la ciberseguridad más influyentes en España — IDG.

Doctor Ingeniero en Informática, Máster en Gestión TIC y Director de Seguridad por el Ministerio del Interior. Cuenta con certificaciones internacionales ISO 27001, ISO 22301, CISM, CISA y CRISC. Su trayectoria se centra en ciberseguridad, gestión de riesgos, continuidad de negocio, cumplimiento normativo y gobierno de TI, combinando actividad técnica, participación en comités de normalización y docencia en educación superior. Ha desempeñado funciones de responsabilidad en comités nacionales e internacionales de estandarización en ciberseguridad y protección de datos, así como en consejos asesores y órganos estratégicos vinculados a la confianza digital y la inteligencia artificial. Compagina esta actividad con divulgación especializada y participación en medios de comunicación.

Experiencia docente:

Profesor Asociado — Universidad Complutense de Madrid. Asesor y docente en diversas escuelas de negocios.

Experiencia profesional:

Coordinador Nacional — ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 4 y WG 5 de AENOR. Secretario — UNE/CTN 320/SC 4 sobre Servicios y Controles de Seguridad. Miembro — CEN/CLC/JTC 13 Cybersecurity and Data Protection. Miembro de Comités Técnicos de Normalización en: Gestión de Riesgos; Continuidad de Infraestructuras y Servicios Críticos; Sistemas de Gestión del Cumplimiento; Sistemas de Gestión Anticorrupción; Gestión y Gobierno de los Servicios de TI; Servicios y Plataformas para Aplicaciones Distribuidas; Ciberseguridad en el ámbito del vehículo; Miembro del Consejo Asesor — ISACA Madrid; Miembro del Consejo de Redacción — Privacidad y Derecho Digital de RDU; Miembro de Comisiones — Asociación Española de Usuarios de Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información; Co-presentador — Programa En la Ciberguarida, Cadena SER Comunidad de Madrid; Presidente — Asociación Española de Confianza y Cumplimiento Digital; Contributing Editor — Revista CSO España; Miembro del Comité de Expertos — Estrategia Nacional de Ciberseguridad de España; Miembro del Comité de Expertos — Proyecto de sandboxing del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial en España; Miembro del Grupo de Trabajo sobre data stewardship — Consejo Superior de Estadística; Miembro del Comité de Certificación — DEKRA; Miembro del Capítulo Español del Club de Roma; Miembro — Foro Nacional de Confianza Digital. Publicaciones: Miembro del Consejo de Redacción de la revista Privacidad y Derecho Digital; Contributing Editor de la revista CSO España.

Competencias profesionales:

Ciberseguridad y protección de datos; Gestión de riesgos y continuidad de negocio; Sistemas de gestión ISO 27001 e ISO 22301; Gobierno y gestión de servicios TI; Cumplimiento normativo y compliance digital; Normalización técnica nacional e internacional; Estrategia de ciberseguridad y regulación tecnológica.

Méritos:

Premio en innovación tecnológica — Sun Microsystems; Premio en el ámbito del ensayo — Fundación Everis; Reconocido como uno de los 25 profesionales de la ciberseguridad más influyentes en España — IDG.

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carlos álvarez gonzález

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

Competencias profesionales:

Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

Competencias profesionales:

Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

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Información adicional del CURSO Online

Curso de Aplicaciones Prácticas de Machine Learning, Deep Learning y Data Science

6 meses de tutorización

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Información sobre el curso

El Curso de Aplicaciones Prácticas de Machine Learning, Deep Learning y Data Science es una especialización avanzada para profesionales de los sectores tecnológico, financiero o de la salud que buscan actualizar y especializar sus habilidades en la implementación de algoritmos y el análisis de datos. Este programa te ofrece una profundización estratégica en estas disciplinas esenciales, fundamentales para la innovación tecnológica. Mediante la exploración detallada de algoritmos en Python y el uso de herramientas especializadas, adquirirás la capacidad para la implementación efectiva de soluciones de aprendizaje automático y profundo, abarcando tanto modelos supervisados como no supervisados. Desarrollarás el análisis crítico y el modelado de datos, permitiéndote la creación de informes perspicaces y cuadros de mando interactivos, todo ello potenciado con PowerBI. Tu formación culmina con el desarrollo de aplicaciones reales, donde integrarás la teoría con la práctica para abordar desafíos complejos del sector. Este curso eleva tus competencias esenciales a través de ejercicios prácticos y proyectos aplicados, estableciendo las bases para impulsar soluciones avanzadas y liderar proyectos de inteligencia artificial.

Tu especialización en Machine Learning, Deep Learning y Data Science te posicionará como un referente en los sectores tecnológico, financiero y de la salud. Podrás consolidarte en roles de alta demanda como Especialista en Inteligencia Artificial, Arquitecto de Soluciones de Aprendizaje Automático o Científico de Datos Senior. Liderarás proyectos de IA, desde la concepción hasta la implementación de algoritmos avanzados en Python. Tu dominio del análisis y la visualización de datos PowerBI te permitirá diseñar cuadros de mando interactivos y generar informes estratégicos. Desarrollarás aplicaciones reales que resuelvan desafíos complejos, aportando un valor diferencial a tu organización. Esto te prepara para asumir responsabilidades que exigen una profunda experiencia técnica y una visión estratégica en entornos basados en datos, impulsando la innovación en tu empresa.

Este programa te prepara para dominar la aplicación práctica de la inteligencia artificial, diferenciándote de perfiles más generalistas. Te especializarás en la implementación de algoritmos avanzados para el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial. Implementarás algoritmos de aprendizaje automático y profundo con Python, abordando tanto modelos supervisados como no supervisados. Desarrollarás una capacidad experta en la ciencia de datos aplicada, analizando y visualizando información compleja para extraer conocimientos estratégicos. Diseñarás y construirás aplicaciones reales, integrando tus conocimientos para resolver problemas de negocio concretos. Crearás informes perspicaces y cuadros de mando interactivos con PowerBI, transformando datos en decisiones informadas. Te posicionarás como un especialista capaz de liderar la innovación tecnológica y la toma de decisiones basada en datos.

Este programa está dirigido a profesionales de los sectores tecnológico, financiero y de la salud que buscan una especialización avanzada en inteligencia artificial. Si ya posees una base en el análisis de datos avanzado o desarrollo de software y deseas profundizar tus conocimientos en aprendizaje automático y redes neuronales, este es tu camino. Es ideal para quienes trabajan con Python y aspiran a dominar la implementación de algoritmos avanzados, tanto supervisados como no supervisados, y para aquellos que quieren llevar su capacidad de análisis y visualización de datos a un nivel experto, creando informes y cuadros de mando interactivos con PowerBI. Te permitirá diferenciarte y abordar proyectos de mayor complejidad.

• Dominar la implementación de algoritmos de aprendizaje automático en Python y sus librerías específicas. • Implementar algoritmos de aprendizaje profundo con Python, utilizando herramientas y librerías avanzadas. • Analizar en profundidad conjuntos de datos complejos, aplicando técnicas de ciencia de datos. • Diseñar y crear visualizaciones de datos interactivas y cuadros de mando con PowerBI. • Resolver casos prácticos complejos mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado. • Desarrollar soluciones de aprendizaje no supervisado, manejando sus herramientas y librerías. • Construir aplicaciones reales que integren aprendizaje automático, aprendizaje profundo y ciencia de datos.

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