Nivel Básico
20 clases
3 horas de contenido
16 horas de práctica
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.
Preparación y Exploración de Datos
Ingeniería de Características
Modelado Predictivo Supervisado
- 10
División de datos en machine learning con train_test_split
07:31 min - 11
Creación de modelos de regresión lineal para predecir goles
10:06 min - 12
Métricas para evaluar modelos de Machine Learning en predicciones
09:45 min - 13
Análisis de métricas R² en modelos de regresión deportiva
02:48 min - 14
Cuándo elegir regresión lineal vs árboles de decisión
02:09 min
Aprendizaje No Supervisado
Pipeline y Proyecto Final
Introducción al Deep Learning
NLP en nuestro caso de uso
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Juan Carlos Osorio
AI/ML Engineer | AWS Instructor
AI/ML Engineer | AWS Instructor
Opiniones del curso
4.3 · 105 opiniones
Omar Said Cordero Lugo
@ocordero·
Excelente curso
Uriel Aguilar Mauricio
@aguilaruriel368·
Es genial el curso.
José Alejandro Montes Juarez
@montesjuarezjose·
Buen curso
Jose Fabricio Rodriguez Sanchez
@jf-02·
Muy buena explicación, ejemplos claros y recursos muy valiosos.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
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