Modalidad
On Demand
Dificultad
Intermedio
Tecnología
Python
Horas de video
10hs en total
Descripción
Conocerás los conceptos clave del Machine Learning, permitiéndote implementar modelos básicos como clasificadores lineales y árboles de decisión. Aprenderás a evaluar y mejorar el rendimiento de tus modelos, aplicando estrategias para evitar el sobreajuste y garantizar predicciones fiables.
Requisitos
Conceptos básicos de programación en Python y estadística.
Contenido
7 módulos
1 clases
Bienvenida
4 clases
Configuración del entorno de desarrollo
Fundamentos de Machine Learning
Ciclos de vida de un proyecto en Machine Learning
Checkpoint de contenidos
6 clases
Introducción al Aprendizaje Supervisado
Preparación de Datos
Clasificadores lineales
Métricas básicas para la Evaluación de Modelos
Árboles de decisión
Checkpoint de contenidos
3 clases
Fundamentos del Aprendizaje No supervisado
Aplicaciones prácticas
Checkpoint de contenidos
4 clases
Optimización de Hiperparámetros y Validación cruzada
XGBoost
Bonus track de práctica
Checkpoint de contenidos
1 clases
Desafío incremental - Clasificación binaria
2 clases
Cierre del curso
Evaluación Integral
Este curso forma parte de estas certificaciones
Certificación
Data Science
Contiene 9 cursos
Intermedio
Certificación
Principios de Inteligencia Artificial
Contiene 5 cursos
Intermedio
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Curso
Introducción a Machine Learning
Profesores

Julio Satyr
Profesor de Data Science y Sales Engineer