Fundamentos de Aprendizaje Automático

Bienvenido a nuestro curso de Fundamentos de Aprendizaje Automático, diseñado para introducirte en el fascinante mundo del machine learning utilizando Python y scikit-learn.

¿Qué aprenderás?

• Conceptos básicos de aprendizaje automático
• Preparación y procesamiento de datos
• Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
• Implementación práctica con Python y scikit-learn
• Evaluación y mejora de modelos de machine learning

Estructura del curso

Nuestro curso está estructurado para proporcionar una base sólida en aprendizaje automático:

1. Introducción al Machine Learning: Conceptos fundamentales y tipos de aprendizaje.
2. Python para Ciencia de Datos: Repaso de las bibliotecas esenciales como NumPy y Pandas.
3. Preprocesamiento de Datos: Técnicas de limpieza y transformación de datos.
4. Algoritmos de Aprendizaje Supervisado: Regresión y clasificación.
5. Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado: Clustering y reducción de dimensionalidad.
6. Introducción a scikit-learn: Uso de la biblioteca para implementar modelos de ML.
7. Evaluación de Modelos: Métricas y técnicas de validación cruzada.
8. Proyecto Final: Aplicación práctica de lo aprendido en un caso real.

¿Por qué elegir nuestro curso?

En Kythe, nos enfocamos en proporcionar una experiencia de aprendizaje efectiva y práctica:

• Instructores expertos con amplia experiencia en desarrollo de Python y machine learning.
• Enfoque práctico con ejercicios y proyectos basados en escenarios del mundo real.
• Grupos pequeños para una atención personalizada.
• Acceso a recursos adicionales y comunidad de aprendizaje.
• Certificado de finalización reconocido en la industria.

Requisitos previos

Para aprovechar al máximo este curso, se recomienda:

• Conocimientos básicos de programación en Python.
• Familiaridad con conceptos matemáticos básicos (álgebra, estadística).
• Interés en el análisis de datos y la inteligencia artificial.