Machine Learning Foundations Test Series — Curso en inglés | ¡Pon a prueba tus conocimientos ahora!

¿Listo para comprobar si tus conocimientos fundamentales de Machine Learning están al nivel que exigen entrevistas y proyectos reales? Esta serie de pruebas está diseñada para evaluar de forma rigurosa tus conceptos teóricos y matemáticos esenciales antes de avanzar a aplicaciones avanzadas. Idioma: inglés.

En vez de lecciones pasivas, aquí practicarás con pruebas que fomentan la recuperación activa y el pensamiento crítico. Cada cuestionario ofrece retroalimentación inmediata para identificar lagunas de conocimiento y reforzar lo que necesitas dominar. Ideal para quienes quieren convertir teoría en confianza aplicable.

Áreas clave evaluadas

• Algoritmos centrales: regresión lineal y logística, árboles de decisión, K-Means, SVM, Naive Bayes.
• Fundamentos matemáticos: funciones de costo, descenso por gradiente y cálculo básico para optimización.
• Evaluación de modelos: precisión, recall, F1, matrices de confusión, curvas ROC y técnicas de validación cruzada.
• Teoría del modelo: bias-variance, regularización (L1, L2), sobreajuste/underfitting y preprocesamiento de datos.

Al completar la serie no solo conocerás las respuestas, sino que entenderás los principios subyacentes para interpretar críticamente el desempeño de modelos. Si buscas una evaluación estructurada y rigurosa para afianzar tu base en ML, esta prueba te ayudará a identificar y cerrar tus brechas de conocimiento.

Lo que aprenderás:

• Entender y recordar los algoritmos centrales del Machine Learning (Regresión, SVM, K-Means, Naive Bayes).
• Aplicar fundamentos matemáticos relevantes para la optimización de modelos (funciones de costo y descenso por gradiente).
• Evaluar modelos usando métricas como precisión, recall, F1, ROC y validación cruzada.
• Interpretar teoría clave como bias-variance, regularización y técnicas para evitar overfitting.
• Identificar lagunas en tu conocimiento mediante retroalimentación inmediata y plan de mejora.

Contenido del curso:

• Secciones: 4
• Clases: 60
• Duración: 60 preguntas (serie de evaluación)

Requisitos:

• Conocimientos básicos de álgebra y estadística.
• Conceptos introductorios de Machine Learning (modelos supervisados y no supervisados).
• Familiaridad con cálculo básico (derivadas) y funciones de costo es recomendable.

¿Para quién es este curso?

• Estudiantes preparando entrevistas para roles de Machine Learning Engineer o Data Scientist.
• Personas que completaron cursos introductorios de ML y necesitan validar sus fundamentos.
• Analistas de datos que desean especializarse en Machine Learning.
• Quienes necesitan una evaluación estructurada para identificar y cubrir lagunas en teoría de ML.
• Académicos o profesionales preparándose para certificaciones avanzadas o grados en Data Science.
• Entusiastas de ML que quieren comprobar su comprensión antes de proyectos complejos.
• Desarrolladores o ingenieros que buscan un repaso teórico de modelado estadístico y principios de ML.

¿Qué esperas para comenzar?

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