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 · 57 opiniones
Edgar A. Gonzalez Ambriz
@EdgarGA·
Muy buen curso y muy bien el profesor, se nota que domina el tema. No me gustó el datasets de datos relacionado con el futbol. El exámen, sumamente dificil de aprobar
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente curso, el mejor de todos. La metodologia fue espectacular.
Francisco Villamil
@fvillamil6215·
Gran ejemplo utilizar un equipode futbol!
Omar Said Cordero Lugo
@ocordero·
Excelente curso
Eleva tu aprendizaje
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