Descripción
Te prepara para trabajos de ML con proyectos prácticos y un portafolio verificable.
Trabajarás con Jupyter/Watson Studio y librerías como NumPy, Pandas, scikit‑learn, Keras y TensorFlow.
Abordarás aprendizaje supervisado, no supervisado y fundamentos de deep learning y RL.
• EDA y feature engineering con Python.
• Regresión, clasificación y evaluación de modelos.
• Clustering, reducción de dimensionalidad y minería de texto.
• Introducción a deep learning y RL.
CURSO 1: EDA para ML —
• Limpieza, selección y escalamiento de variables.
CURSO 2: ML supervisado: Regresión —
• Modelado, regularización y selección por métricas.
CURSO 3: ML supervisado: Clasificación —
• Árboles, ensamblados y manejo de clases desbalanceadas.
CURSO 4: ML no supervisado —
• Clustering y técnicas de reducción.
CURSO 5: Deep Learning y RL —
• Redes neuronales y fundamentos de RL.
CURSO 6: Proyecto integrador —
• Recomendadores y demo con presentación.






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