Curso de Machine Learning desde Cero
El Machine Learning (ML) está impulsando la revolución tecnológica en áreas como la salud, las finanzas, el marketing y la automatización. Este curso está diseñado para llevarte desde los conceptos básicos hasta la creación de modelos predictivos con herramientas prácticas y proyectos reales.
Curso de Machine Learning desde Cero
Para Principiantes
Aprenderás a programar en Python, entender algoritmos clave y construir modelos de IA que optimizan la toma de decisiones en diversos sectores.
- Duración: 4 semanas
- Precio: 150€
- Modalidad: Online
- Modulos: 6
- Certificado digital
¿Qué Aprenderás en Este Curso?
Fundamentos de Machine Learning y sus aplicaciones en el mundo real.
Tipos de aprendizaje: Supervisado, no supervisado y por refuerzo.
Uso de Python y librerías como Scikit-learn, Pandas y NumPy.
Técnicas para limpiar, preprocesar y analizar datos.
Cómo entrenar, evaluar y mejorar modelos de predicción.
Plan de estudios Curso de Machine Learning desde Cero
Módulo 1: Introducción al Machine Learning
🔹 ¿Qué es Machine Learning y por qué es importante?
🔹 Diferencia entre IA, Machine Learning y Deep Learning.
🔹 Tipos de Machine Learning: Supervisado, No Supervisado y Aprendizaje por Refuerzo.
🔹 Aplicaciones reales en diferentes industrias.
Módulo 2: Programación con Python para Machine Learning
🔹 Configuración del entorno de trabajo con Jupyter Notebook.
🔹 Introducción a Python, Pandas, NumPy y Matplotlib.
🔹 Manipulación y visualización de datos para análisis exploratorio.
Módulo 3: Preprocesamiento de Datos y Feature Engineering
🔹 Limpieza y normalización de datos.
🔹 Identificación y manejo de valores nulos y atípicos.
🔹 Transformación de datos categóricos y numéricos.
🔹 Selección de características para mejorar la precisión de los modelos.
Módulo 4: Algoritmos de Machine Learning
🔹 Regresión Lineal y Logística.
🔹 Árboles de Decisión y Random Forest.
🔹 Máquinas de Soporte Vectorial (SVM).
🔹 Clustering con K-Means y DBSCAN.
🔹 Introducción a Redes Neuronales.
Módulo 5: Evaluación y Optimización de Modelos
🔹 Métodos de validación cruzada.
🔹 Métricas de evaluación: Precisión, Recall, F1-Score.
🔹 Ajuste de hiperparámetros con GridSearchCV.
🔹 Reducción de sobreajuste y mejora del rendimiento.
Módulo 6: Machine Learning Aplicado a Problemas Reales
🔹 Predicción de precios de vivienda con ML.
🔹 Clasificación de clientes en marketing digital.
🔹 Detección de fraudes financieros con IA.
🔹 Optimización de procesos en la industria con ML.