Nivel Básico
28 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.
Clases del curso
Preparación y Exploración de Datos
Ingeniería de Características
Modelado Predictivo Supervisado
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
Con más de 10 años en tecnología, me especializo en consultoría en IA/ML, arquitectura cloud y estrategia de negocios. Actualmente soy Ingeniero de IA/ML en Vertical Data y lidero NimbAI, una plataforma de microaprendizaje impulsada por IA.
conocimientos previos
- Python básico
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebooks o Google Colab
- Jupyter.
Opiniones del curso
4.5 · 17 opiniones
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·
Este curso ofrece una excelente introducción al mundo del machine learning. Cubre de manera concisa y efectiva los pasos esenciales, desde la configuración del entorno en Python y el preprocesamiento de datos, hasta la implementación de modelos de regresión lineal. La mayor fortaleza del curso radica en su enfoque práctico, que te enseña a evaluar el rendimiento de los modelos y a visualizar los errores para entender mejor sus limitaciones. En resumen, es un punto de partida ideal para cualquiera que desee adquirir las habilidades básicas para construir y analizar sus propios modelos de aprendizaje automático. Ahora cebollitas dejará de llorar 😂
Mauro Yepes
@mayepes5115·
un excelente curso
Emmanuel Maya Molina
@emayaml·
Excelente curso
Gabriel Obregón
@gabriel3001·
curso de machine learning orientado al deporte
EDWING ALFONSO ARENAS RUEDA
@tank335·
aunque la tematica giro mucho alrededor del conocimiento del proyecto de curso, los planteamientos e ideas han sido muy acertados y para los nuevos puede que algunas cosas sean raras pero mas adelante mucha de esta tematica van a encontrarle un poco mas de sentido, saludos y gracias
Jason Sepulveda
@jasonssdev·
buen curso, bien estructurado y un buen acercamiento a tecnicas de machine learning
Diego Gabriel Aguilar Morán
@diegogabrielaguilar·
Me encantó el curso!
JHON FREDDY TAVERA BLANDON
@jhonfypy·
Muy buen curso
Jhon Eduar Gonzalez
@jhongonzalez9·
super claro
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente curso, el mejor de todos. La metodologia fue espectacular.
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Gran curso puede mejorar el tono de voz el profe, a veces falla su diccion.
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
Jorge Ivan García Torres
@jorge.garciato·
Excelente todo
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Buen curso.
Ivan Cardenas
@begomx·
Excelente curso introductorio.
Juan Manuel Pinto Hernández
@Juanmph21·
El curso es práctico y usa ejemplos muy buenos para explorar cada parte. No lo llamaría un curso de fundamentos, pero sí un curso práctico. Sé que hay cursos que exploran cada punto en mayor profundidad, pero a ratos el curso se siente simplemente que alguien está mostrando líneas de código (sobre todo al final). Recomiendo verlo, pero quizás vale la pena verlo junto al curso de introducción (deberían ser un solo curso) o si tienen otros recursos para complementar.
Alberto Gurrion
@agurrion·
Buen curso
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
72 horas
20 Profes
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
Ruta
Nivel 5 adopción IA: Estratega de IA para el Negocio
17 horas
7 Profes
Combina estrategia, análisis y desarrollo para liderar e implementar proyectos de IA en empresas. Aprende a identificar oportunidades de IA generativa, tomar decisiones basadas en datos, y desarrollar soluciones con herramientas como Python, TensorFlow, LangChain, GitHub Copilot y RAG. Es ideal para quienes buscan integrar IA en el negocio desde una visión técnica y estratégica.
Ruta
Nivel 3 adopción IA: Usuario Competente Herramientas IA
39 horas
16 Profes
Usa herramientas de IA generativa para automatizar tareas, crear contenido, desarrollar agentes inteligentes y optimizar procesos en distintos contextos como marketing, finanzas, RRHH y servicio al cliente. Aprende prompt engineering, programación con Python, y el uso de plataformas como ChatGPT, Claude, Copilot y N8N, combinando teoría y práctica para aplicar IA de forma efectiva en tu trabajo diario.
Ruta
Data Scientist
128 horas
30 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
Ruta
Machine Learning y Deep Learning
63 horas
16 Profes
Profundiza en algoritmia, aprendizaje supervisado, no supervisado, redes neuronales, y el despliegue de modelos de Data Science e Inteligencia Artificial en producción.
Ruta
Machine Learning Engineer
159 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
Ruta
Nivel 2 adopción IA: Observador Crítico de IA
51 horas
20 Profes
Aplica IA de forma técnica y práctica. Aprende fundamentos clave, domina herramientas como ChatGPT, Python y TensorFlow, y aplica IA en áreas como marketing, finanzas, automatización y recursos humanos, creando soluciones reales con agentes inteligentes y flujos automatizados.
Ruta
Nivel 1 adopción IA: Explorador de IA
57 horas
23 Profes
Domina la Inteligencia Artificial desde sus fundamentos hasta aplicaciones prácticas. Aprende conceptos clave como modelos de lenguaje, ética, matemáticas, estadística y toma de decisiones con datos. Explora herramientas como ChatGPT, Python y TensorFlow, y aplica la IA en áreas como marketing, finanzas, servicio al cliente y recursos humanos. Además, desarrolla habilidades para automatizar procesos, crear agentes inteligentes y liderar proyectos de IA en entornos empresariales.
Ruta
Nivel 4 adopción IA: Promotor de innovación usando IA
29 horas
12 Profes
Aplica IA en áreas clave del negocio como servicio al cliente, marketing, finanzas, talento humano y productividad. Aprende a usar herramientas como Microsoft Copilot, RPA, ChatGPT y generadores de imágenes, además de habilidades técnicas en Python, Machine Learning y Deep Learning. También desarrolla agentes inteligentes y soluciones personalizadas con RAG, llevando la IA desde la estrategia hasta la implementación práctica en tu organización.
Ruta
Data Scientist con Python
99 horas
18 Profes
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.
Ruta
Machine Learning y Matemáticas con Python
28 horas
9 Profes
Aplica machine learning en tus análisis de datos y genera predicciones para tomar decisiones hacia el futuro.
Ruta
Nivel 6 adopción IA: Especialista Técnico en IA
14 horas
5 Profes
Esta ruta está enfocada en desarrolladores que quieren construir soluciones avanzadas con IA. Aprende Python, fundamentos de Machine Learning y Deep Learning, y cómo crear agentes inteligentes y aplicaciones con RAG. Domina herramientas como GitHub Copilot, Claude y TabNine para automatizar y optimizar tu flujo de desarrollo con inteligencia artificial.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender