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
4.2 · 115 opiniones
Jesus Salcedo De Avila
@zt220112401·
jajaj cebollitas empezó siendo un mal equipo pero gracias al ML si se levantó
Edgardo Cuello
@edgardo.cuellofuentes·
Muy claro !
Madison Eduardo Herrera Carrión
@madison-eduardo·
El curso es un abre bocas de un mundo complejo del ML, me ha gustado y sigo con mucho entusiasmo la ruta
Gabriel Segura Bernal
@gabriel.segura·
Excelente Curso
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