¡Inscríbete ya! Data Science Masterclass: Hands-on ML & AI Projects — Curso en inglés

Conviértete en un Data Scientist y Machine Learning Engineer completo con esta Masterclass práctica. Actualizado con las últimas tendencias y herramientas (Python moderno, TensorFlow 2.0, Scikit-Learn, Pandas, y más), este curso te guía desde lo básico hasta proyectos reales que podrás mostrar en tu portafolio: detección de enfermedades cardíacas, predicción de precios y clasificación de imágenes, entre otros.

Las lecciones son prácticas y orientadas a la empleabilidad: recibirás código, notebooks y plantillas listos para usar en GitHub, acceso a una comunidad activa de +900,000 ingenieros y rutas tanto para quienes ya saben programar como para quienes comienzan desde cero. Ideal si buscas aprender con proyectos reales, comprender los principios detrás de los algoritmos y estar listo para aplicaciones en empresas tecnológicas y sectores variados.

Índice

Lo que aprenderás:

  • Exploración y visualización de datos
  • Construcción y entrenamiento de redes neuronales y Deep Learning
  • Evaluación y análisis de modelos (train/test, cross-validation)
  • Programación en Python 3 aplicada a Data Science
  • Uso de TensorFlow 2.0 y Keras para Deep Learning
  • Manipulación de datos con Pandas y Numpy
  • Machine Learning con Scikit-Learn (clasificación, regresión)
  • Transfer Learning y reconocimiento/ clasificación de imágenes
  • Técnicas de ensamblado: árboles de decisión, Random Forest y ensemble learning
  • Optimización de hiperparámetros y validación de modelos
  • Visualización avanzada con Matplotlib y Seaborn
  • Preparación, limpieza y preprocesado de datos para proyectos reales
  • Participación en competencias de Kaggle y creación de portafolio profesional
  • Uso de herramientas y entornos: Conda, Jupyter Notebooks y Google Colab (GPU)
  • Conceptos prácticos sobre Big Data: Hadoop, Spark, Kafka y Flink

Contenido del curso:

  • Secciones: 0
  • Clases: 0
  • Duración: No especificado

Requisitos:

  • No se requiere experiencia previa (ni siquiera matemáticas y estadística). Empezamos desde lo más básico.
  • Dos rutas: para quienes ya saben programar y para quienes no.
  • Matemáticas de nivel escolar (High School Maths).
  • Conocimientos básicos de Python (recomendado si ya sabes programar).
  • Conceptos básicos de Machine Learning y Deep Learning (opcional)

¿Para quién es este curso?

  • Científicos de datos que quieren aplicar sus conocimientos en estudios de caso reales.
  • Personas con un ordenador (Linux/Windows/Mac) y conexión a internet.
  • Profesionales orientados al negocio que buscan aprovechar la IA para optimizar procesos y maximizar eficiencia.
  • Practicantes de Deep Learning que desean obtener asignaciones más prácticas y proyectos reales.

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