Existe una convocatoria de este curso en el último curso académico publicitado.
Periodo de matriculación:
Del 5 de septiembre al 28 de noviembre de 2024.
Periodo de docencia:
Del 1 de diciembre de 2024 al 30 de septiembre de 2025.
Puede acceder a ella a través de este enlace.
El Programa de Postgrado acoge los cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio otorgado por la UNED. Cada curso se impartirá en uno de los siguientes niveles: Máster de Formación Permanente, Diploma de Especialización, Diploma de Experto/a y Certificado de Formación del Profesorado.
Requisitos de acceso:
Estar en posesión de un título de Grado, Licenciatura, Diplomatura, Ingeniería, Ingeniería Técnica, Arquitectura o Arquitectura Técnica. La dirección del curso podrá proponer que se establezcan requisitos adicionales de formación previa específica en algunas disciplinas.
Asimismo, de forma excepcional y previo informe favorable de la citada dirección, el Rectorado podrá eximir del requisito previo de la titulación en los cursos conducentes al Diploma de Experto/a Universitario/a. En estos supuestos para realizar la matrícula se deberá presentar un currículo vitae de experiencias profesionales que avalen su capacidad para poder seguir el curso con aprovechamiento y disponer de acceso a la universidad según la normativa vigente.
Quien desee matricularse en algún curso del Programa de Postgrado sin reunir los requisitos de acceso podrá hacerlo, aunque, en el supuesto de superarlo, no tendrá derecho al Título propio, sino a un Certificado de aprovechamiento.
El curso está específicamente dirigido a un amplio espectro de titulaciones en las áreas de Ciencias Sociales, Ciencias de la Salud, Ingeniería, Informática y Ciencias.
Así, los alumnos titulados en Economía, Sociología, Psicología, Medicina, Matemáticas, Estadística, Física, Biología, Informática o Ingeniería se beneficiarán del uso a nivel profesional de las técnicas de Machine Learning aprendidas en el Máster.
Para poder seguir adecuadamente el Máster se recomienda contar con conocimientos de Matemáticas, Estadística e Inglés.
El Máster en Machine Learning permite al alumno introducirse en los conceptos y métodos fundamentales de las técnicas de Machine Learning o aprendizaje máquina, logrando que el alumno se familiarice con algunos de los principales algoritmos, así como sus aplicaciones en diferentes disciplinas.
Para ello se trabajará usando el entorno de programación R con el que se realizarán diferentes aplicaciones para ilustrar la aplicación de estos algoritmos.
Los objetivos principales del curso son los siguientes:
Será responsabilidad exclusiva del Equipo Docente la información facilitada en la siguiente relación de hipervínculos. En caso de detectarse alguna contradicción, prevalecerá la oferta formativa aprobada por el Consejo de Gobierno para cada convocatoria, así como del Reglamento de Formación Permanente y del resto de la legislación Universitaria vigente.
1. Introducción al Machine Learning.
2. Gestión y Exploración de Datos con R.
3. Lazy Learning. Clasificación Usando Nearest Neighbors.
4. Aprendizaje Probabilístico. Clasificación Mediante Naive Bayes.
5. Clasificación Mediante Árboles de Decisión.
6. Métodos de Regresión.
7. Métodos Black Box: Redes Neuronales y Máquinas de Vector Soporte.
8. Búsqueda de Patrones Mediante Reglas de Asociación.
9. Agrupación de Datos. El Algoritmo K-Means.
10. Evaluación de Modelos de Machine Learning.
11. Mejorando un Modelo de Machine Learning.
12. Aspectos Computacionales del Machine Learning.
Trabajo Fin de Máster (equivalente a 10 Créditos ECTS).
La metodología del curso es la propia de la UNED y está basada en la enseñanza a distancia. Este método de enseñanza permite al alumno:
Este método de aprendizaje conduce a una adecuada formación mediante el empleo de:
En el curso virtual, junto con los enunciados de las pruebas de evaluación, pueden encontrarse los siguientes materiales:
Horario: martes de 16:00 a 20:00 horas.
Alberto Muñoz Cabanes
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la UNED - Departamento de Economía Aplicada y Estadística - Paseo Senda del Rey, 11 - Despacho 1.25 - 28040 Madrid.
Tel.: 91.398.87.06
Fax.: 91.398.63.35
Correo electrónico: amunoz@cee.uned.es
El alumno deberá superar distintas pruebas a distancia con preguntas teórico-prácticas relacionados con la materia objeto del curso, así como realizar un Trabajo Fin de Máster de temática libre en el que se deberá aplicar de alguna de las técnicas aprendidas en el curso.
Del 01/12/2023 al 30/09/2024.
El equipo docente considera que a partir de una dedicación media de 10 horas semanales puede obtenerse un aprovechamiento adecuado del Máster.
Precio de matrícula: 2.520,00 €.
Se puede encontrar información general sobre ayudas al estudio y descuentos en este enlace.
Debe hacer la solicitud de matrícula marcando la opción correspondiente, y posteriormente enviar la documentación al correo: descuentos@fundacion.uned.es.
Son Ayudas que se concederán a propuesta voluntaria de los directores de los cursos, que son los que más conocen a su alumnado, y se detraerán del crédito disponible para el curso.
Su concesión no anula el porcentaje de los ingresos de matrícula que se destina a ayudas al estudio en esta actividad.
En todo caso, el porcentaje que se va a incentivar será exclusivamente el que corresponda al precio de matrícula (en ningún caso al precio del material necesario para el seguimiento del curso).
Los incentivos a la matrícula aprobados para este curso académico son los siguientes:
Descuento aplicado: 30%.
Descuento aplicado: 20%.
Del 7 de septiembre al 12 de diciembre de 2023.
Información de matrícula:
Fundación UNED
C/ Guzmán el Bueno, 133 - Edificio Germania, 1ª planta
28003 Madrid
Teléfonos: +34913867275/1592
Correo electrónico: bsaez@fundacion.uned.es
Negociado de Especialización.