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 · 4 opiniones
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.
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