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
4.4 · 80 opiniones
Francisco Villamil
@fvillamil6215·
Gran ejemplo utilizar un equipode futbol!
Kevin Figueroa
@kevin-figueroa·
Excelente inicio en el camino para entender como aplicar las diferentes librerías de Python, m hubiera gustado mas con un ejemplo de ventas en el sector retail
rmorenor
@rmorenor·
ok
Hernán Mauricio Preciado Guerrero
@hpreciado·
Bajo un ejemplo sencillo y comprensible se lleva a cabo un avance clase a clase. Este es un curso muy valioso.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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