Certified Machine Learning Essentials es una guía clara y práctica para comenzar en el mundo del Machine Learning. Diseñado para principiantes y profesionales que desean afianzar conceptos fundamentales, este curso combina teoría accesible con ejercicios reales en Python para que puedas construir, evaluar y preparar modelos de aprendizaje automático con confianza. La estructura del curso apunta a prepararte para certificaciones iniciales y a dotarte de las habilidades prácticas que reclaman los empleadores.

El enfoque está en la aplicación: aprenderás a preprocesar datos, implementar algoritmos clave (regresión lineal y logística, árboles de decisión, K‑Means) y evaluar modelos correctamente para evitar sobreajuste. Además, trabajarás con bibliotecas populares como Scikit‑learn y verás nociones básicas de despliegue para llevar tus modelos desde el entorno de desarrollo hasta un uso práctico. Si buscas una entrada sólida y directa al campo del ML con resultados comprobables, este curso te ofrece ese camino.

Al finalizar tendrás una base sólida para avanzar a temas más avanzados o para afrontar entrevistas y certificaciones de nivel inicial. Aprovecha el cupón disponible para inscribirte y comenzar a practicar con ejemplos reales hoy mismo.

Lo que aprenderás:

• Comprender los conceptos fundamentales de Machine Learning: supervisado, no supervisado y refuerzo.
• Preparar, limpiar y transformar datos para el entrenamiento de modelos.
• Implementar algoritmos clave: regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y K‑Means.
• Evaluar modelos con métricas adecuadas, validación cruzada y técnicas para evitar overfitting.
• Aplicar modelos usando Python y Scikit‑learn en ejemplos y ejercicios prácticos.
• Introducción al despliegue de modelos y buenas prácticas para producción.
• Adquirir preparación para certificaciones y siguientes pasos en ML profesional.

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 60
• Duración: Aproximadamente 6 horas

Requisitos:

• Conocimientos básicos de programación (preferiblemente en Python).
• Instalar Python y disponer de un entorno de desarrollo (Jupyter Notebook, VS Code, etc.).
• Nociones básicas de álgebra y estadística son recomendables pero no obligatorias.
• Conexión a Internet para acceder a los materiales y ejercicios.

¿Para quién es este curso?

• Aspirantes a Científicos de Datos e Ingenieros de Machine Learning que buscan una base sólida.
• Desarrolladores de software interesados en trasladar sus habilidades al dominio de IA/ML.
• Analistas de datos que desean ampliar su conjunto de habilidades hacia modelado predictivo y analítica avanzada.
• Estudiantes de Informática, Ciencia de Datos u otras carreras técnicas relacionadas.
• Profesionales curiosos sobre cómo funciona el Machine Learning y sus aplicaciones prácticas.
• Personas preparándose para certificaciones o entrevistas de nivel inicial en ML.
• Gestores de proyectos y analistas de negocio que supervisan proyectos de IA/ML y necesitan conocimientos técnicos.

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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