¿Listo para adentrarte en el apasionante mundo del Machine Learning y avanzar hacia la certificación? Este curso ofrece una guía clara y práctica para quienes empiezan o desean fortalecer su base en ML. A través de explicaciones intuitivas y ejemplos reales, entenderás desde los conceptos fundamentales hasta cómo implementar modelos efectivos.
El enfoque es práctico: aprenderás a preparar datos, aplicar algoritmos esenciales como regresión lineal y logística, árboles de decisión y K-Means, y a evaluar el rendimiento de tus modelos. Todo esto con ejercicios en Python usando Scikit‑learn para que pongas en práctica lo aprendido y ganes confianza técnica.
Si buscas una introducción estructurada que te prepare para proyectos reales y para dar el siguiente paso hacia certificaciones y roles en ciencia de datos, este curso te proporciona las bases y la experiencia práctica necesarias. ¡Empieza hoy y transforma tu curiosidad en habilidades aplicables!
Lo que aprenderás:
- Comprender los principios fundamentales del Machine Learning: supervisado, no supervisado y refuerzo.
- Preprocesamiento de datos: limpieza, transformación y preparación para entrenamiento de modelos.
- Implementar y entender algoritmos clave: Regresión Lineal, Regresión Logística, Árboles de Decisión y K‑Means.
- Evaluar y validar modelos: métricas, detección de sobreajuste y técnicas de mejora.
- Practicar implementación en Python usando Scikit‑learn mediante ejercicios prácticos.
- Introducción al despliegue de modelos y pasos básicos para llevar modelos a producción.
- Adquirir una base sólida para avanzar hacia certificaciones en Machine Learning.
- Aplicar conocimientos a ejemplos del mundo real y casos prácticos de análisis de datos.
Contenido del curso:
- Secciones: 12
- Clases: 60
- Duración: No especificada
Requisitos:
- Conocimientos básicos de programación; se recomienda Python.
- Tener instalado Python y un entorno de desarrollo (Jupyter, VS Code o similar).
- Ganas de aprender y dedicar tiempo a ejercicios prácticos.
- No se requieren conocimientos previos avanzados en Machine Learning.
¿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 transicionar al dominio de IA/ML.
- Analistas de datos que desean ampliar su habilidad en modelado predictivo y analítica avanzada.
- Estudiantes de Informática, Ciencia de Datos o campos técnicos relacionados.
- Profesionales de cualquier sector curiosos sobre cómo funciona el Machine Learning y sus aplicaciones.
- Personas que quieran comprender los principios detrás de sistemas impulsados por IA.
- Individuos preparándose para certificaciones o entrevistas de nivel inicial en Machine Learning.
- Project Managers y Business Analysts que supervisan proyectos de IA/ML y necesitan una comprensión más profunda.
¿Qué esperas para comenzar?
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