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
4.3 · 107 opiniones
Emmanuel Maya Molina
@emayaml·
Excelente curso
Diego Portillo
@diegoportillo93·
Un curso brillante
Carlos Ronaldo Méndez García
@gycarmendez·
.
Fernando Manzanares
@fmanzana·
un repaso util de lo aprendido en mi trayectoria como cientifico de datos
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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Data e Inteligencia Artificial
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Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
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Aplica machine learning en tus análisis de datos y genera predicciones para tomar decisiones hacia el futuro.
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Data Scientist con Python
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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.
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