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Curso de Fundamentos de Machine Learning

Aprendé los fundamentos del Machine Learning con Python a través de ejemplos claros, ejercicios prácticos y un proyecto real. Explorá datos, preprocesalos y construí tu primer modelo de regresión lineal para predecir resultados deportivos. Usarás herramientas como Pandas, NumPy, scikit-learn y Jupyter, entendiendo paso a paso cómo funciona un pipeline de ML.

Curso de Fundamentos para AI y Machine Learning

Comprende y aplica los fundamentos de la inteligencia artificial para datos y machine learning. Explora datos y comprende cómo funciona y se entrena la inteligencia artificial. Descubre el uso de machine learning y aprende a crear tus propios modelos.

Curso Profesional de Machine Learning con scikit-learn

Desarrolla proyectos de Machine Learning profesionalmente con Scikit-Learn. Aprende desde la configuración del entorno, a implementar algoritmos de clasificación, regresión, clustering y optimización. Lleva tu modelo a producción con una API Flask.

Curso de MLOPS: Despliegue de Modelos de Machine Learning

Implementa flujos de MLOps para entrenar, registrar, desplegar y monitorear modelos de machine learning usando MLflow, FastAPI, Docker, AWS, Prefect y Grafana, gestionando el ciclo completo en producción.

Laboratorio de Machine Learning: Optimización de Modelos

En este laboratorio pondrás aprueba tus conocimientos en machine learning con un proyecto de la empresa ficticia FINNTEK CORP. El proyecto consta en optimizar el desempeño de un modelo de machine learning construido con scikit-learn con el que se busca disminuir la pérdida de clientes. Se quiere lanzar una nueva versión del modelo y se necesita de tu talento para:

Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

Comprende y aplica álgebra lineal a Machine Learning. Descubre autovalores, autovectores, y descomposición de matrices con SVD y PCA. Optimiza tus modelos reduciendo dimensiones y mejorando eficiencia computacional.

Laboratorio de Machine Learning: Puesta en Producción de Modelos

En este laboratorio pondrás aprueba tus conocimientos de despliegue de modelos machine learning en un proyecto de la empresa ficticia FINNTEK CORP. Consiste en mejorar cómo se provisiona el modelo a través de una API construida en Python. Se quiere lanzar una nueva versión del modelo y se necesita de tu talento para:

Curso de Deep Learning con TensorFlow y Keras

Construye modelos de deep learning con TensorFlow y Keras: prepara datos, diseña redes neuronales, entrena, evalúa y optimiza modelos, aplicando técnicas modernas como regularización, balanceo y visualización en Google Colab.

Curso de Big Data y Machine Learning con Google Cloud Platform

Domina el uso de GCP para Big Data y Machine Learning. Aprende a usar herramientas como BigQuery, Dataflow y Vertex AI para analizar datos, entrenar modelos y desplegar proyectos reales desde la predicción de campañas hasta visión por computadora.

Curso de RPA e Hiperautomatización con AI

Implementa flujos de automatización de tareas usando RPA, Power Automate, APIs y modelos de IA como ChatGPT. Conecta formularios, gestiona datos, responde por email y Teams, y almacena resultados en bases de datos.

Curso de Inteligencia Artificial para SEO

Implementa IA en SEO para optimizar procesos, crear estrategias y generar contenido web efectivo. Aprende a usar ChatGPT para protopersonas, validar mercados, categorizar productos, planificar contenido y más. Potencia efectividad y resultados.

Curso de Inteligencia Artificial para Servicio al Cliente

Crea asistentes inteligentes para analizar datos, sentimientos y comentarios, simular expertos virtuales, diseñar soluciones y optimizar la experiencia y el servicio al cliente con IA generativa.

Curso de Excel Analytics con AI y Python

Analiza y automatiza datos en Excel con inteligencia artificial y Python, integrando herramientas como Power BI, Power Automate y Google Colab para crear dashboards, limpiar datos y aplicar algoritmos avanzados.

Curso de Estadística Inferencial para Data Science e Inteligencia Artificial

Comprende la estadística inferencial para Data Science e IA: aprende a estimar parámetros, interpretar intervalos de confianza y validar hipótesis con Python. Domina técnicas de muestreo y validación cruzada para análisis precisos.

Curso de Inteligencia Artificial para Finanzas

Implementa IA en finanzas para tomar mejores decisiones, automatizar procesos y analizar datos con precisión. Aprende a usar herramientas como ChatGPT, Excel y Visual Basic para predecir tendencias, optimizar estrategias y comunicar resultados efectivos.

Curso de Decision Trees y Random Forest con Python y scikit-learn

Aprende a implementar Decision Trees y Random Forest usando Python y scikit-learn. Desde cero, construye, entrena y evalúa modelos de clasificación, aplicando técnicas de Machine Learning para obtener resultados precisos en tus proyectos.

Curso de Inteligencia Artificial para Content Marketing

Integra la inteligencia artificial al content marketing para mejorar la personalización y efectividad de tus campañas. Aprende a definir buyer personas, crear anuncios, y manejar herramientas IA en proyectos reales de marketing digital.

Curso de Herramientas de Inteligencia Artificial para Equipos de Datos

Utiliza herramientas de IA para potenciar el trabajo en equipos de datos, creando bases de datos, depurando código, limpiando y analizando datos. Aprende a documentar y generar datasets, optimizando procesos en ciencia y análisis de datos.

Curso de Toma de Decisiones Basadas en Datos

Desarrolla habilidades para analizar datos, elegir herramientas, evitar sesgos y tomar decisiones éticas y estratégicas en negocios. Aprende a medir impacto y comunicar resultados aplicando métodos data-driven.

Curso de Algoritmos de Clasificación de Texto

Resuelve tareas de clasificación de texto con algoritmos de Machine Learning. Aprende a predecir el género de nombres y detectar spam en correos electrónicos. Desarrolla modelos personalizados e implementa Naive Bayes desde cero usando Python.

Curso de Regresión Logística con Python y scikit-learn

Implementa la regresión logística con Python y scikit-learn. Aprende a clasificar datos complejos con algoritmos supervisados y a evaluar el rendimiento de modelos. Ideal para mejorar habilidades en análisis de datos y machine learning.

Curso de Estadística Inferencial con R

Compara el rendimiento académico en matemáticas entre estudiantes con y sin acceso a internet usando una red neuronal y técnicas de estimación inferencial. Aprende a aplicar la teoría estadística en datos reales para tomar decisiones educativas efectivas.

Curso de TensorFlow.js

Desarrolla aplicaciones de inteligencia artificial en el navegador con TensorFlow.js. Aprende a crear, entrenar y utilizar modelos de redes neuronales para clasificación de imágenes y regresión lineal, explorando el poder del aprendizaje de máquina.

Curso de Regresión Lineal con Python y scikit-learn

Construye modelos de regresión lineal con Python y scikit-learn. Analiza datos, entrena y evalúa modelos, y mejora tus predicciones eliminando variables innecesarias. Aprende a usar métricas y técnicas avanzadas para optimizar resultados.

Curso de Forecasting con Excel

Realiza pronósticos en Excel aplicando modelos lineales, exponenciales, polinómicos, medias móviles, ponderados y multiplicativos. Elige el método adecuado, analiza series de tiempo y ajusta tus predicciones para mejorar decisiones.

Curso de Introducción al Pensamiento Probabilístico

Comprende y aplica el pensamiento probabilístico y su uso en programación. Aprende a calcular y actualizar probabilidades en varios contextos, incluyendo programación probabilística, Teorema de Bayes y detecta errores estadísticos comunes.

Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

Explora el uso de la probabilidad en ciencia de datos y machine learning. Conocerás el teorema de Bayes, regresión logística y máxima verosimilitud, aplicando estos conceptos a través de Python. Ideal para ciencia de datos.

Curso de Análisis Exploratorio de Datos

Analiza exploratoriamente datos para descubrir patrones y relaciones. Aprende a utilizar regresión lineal y logística para modelar e interpretar información. Explora mediante gráficos puntos, violín y visualización de datos múltiple.

Guía para Empezar una Carrera en Data Science e Inteligencia Artificial

Empieza tu carrera en Data Science e Inteligencia Artificial con fundamentos en roles clave como Data Analyst, Data Scientist y Machine Learning Engineer. Aprende herramientas, técnicas de modelado y las aplicaciones prácticas en la industria.