Duración del curso en línea: 5 horas y 24 minutos
Da el salto a la inteligencia artificial aprendiendo a construir modelos predictivos con Python de forma práctica y guiada. Este curso online gratuito está pensado para quienes quieren entender cómo se trabaja en ciencia de datos: desde el entorno de desarrollo y la preparación de datos, hasta el entrenamiento y evaluación de modelos de machine learning con herramientas estándar de la industria.
A lo largo del recorrido desarrollarás una base sólida en el ecosistema de Python para análisis y modelado. Aprenderás a manejar estructuras de datos eficientes, a organizar y explorar datasets, y a crear visualizaciones claras para interpretar patrones y comunicar resultados. Además, te familiarizarás con el flujo de trabajo habitual: cargar datos, transformarlos, separar variables, entrenar algoritmos, validar el rendimiento y detectar errores comunes.
El enfoque del curso combina teoría esencial con práctica aplicada, apoyándose en ejercicios que refuerzan cada bloque. Se trabaja con bibliotecas fundamentales para cualquier perfil de datos, lo que te permitirá ganar soltura al escribir código, inspeccionar resultados y ajustar parámetros de forma sistemática. También se abordan conceptos críticos para entender por qué un modelo funciona o falla, incluyendo el equilibrio entre sesgo y varianza, y cómo prevenir el sobreajuste y el subajuste al entrenar.
En la parte de modelado, aprenderás a evaluar el error en regresión y a crear modelos de regresión lineal en sus variantes simple y múltiple, incorporando buenas prácticas de entrenamiento con librerías especializadas. Conocerás técnicas para seleccionar características relevantes, mejorar la capacidad predictiva y construir modelos más interpretables. Finalmente, ampliarás tu repertorio con regresión polinómica para capturar relaciones no lineales cuando el problema lo requiera.
Al terminar, tendrás criterios para elegir herramientas, preparar datos con orden, entrenar modelos con seguridad y medir su desempeño con métricas adecuadas. Es una excelente puerta de entrada si buscas empezar en ciencia de datos, reforzar fundamentos de machine learning o preparar tu perfil para oportunidades en análisis, automatización y desarrollo de soluciones basadas en datos.
Lección en vídeo: INTRODUCCIÓN AL CURSO: MACHINE LEARNING CON PYTHON | #0 Curso Machine Learning con Python
04m
Ejercicio: ¿Cuál es el enfoque principal del curso mencionado en el video?
Lección en vídeo: LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN PARA MACHINE LEARNING | #1 Curso Machine Learning con Python
06m
Ejercicio: ¿Cuál es el lenguaje de programación más adecuado para tareas generales de procesamiento de datos y machine learning?
Lección en vídeo: INTRODUCCIÓN AL IDE SPYDER | #2 Curso Machine Learning con Python
05m
Ejercicio: _¿Cuáles son algunas de las características fundamentales de Spider para Python?
Lección en vídeo: INTRODUCCIÓN A LA LIBRERÍA NUMPY DE PYTHON - PARTE 1 | #3 Curso Machine Learning con Python
05m
Ejercicio: ¿Cuál es una ventaja clave de usar NumPy sobre las listas de Python al trabajar con matrices?
Lección en vídeo: INTRODUCCIÓN A LA LIBRERÍA NUMPY DE PYTHON - PARTE 2 | #4 Curso Machine Learning con Python
06m
Ejercicio: _¿Qué instrucción se utiliza para crear una matriz vacía en numpy?
Lección en vídeo: INTRODUCCIÓN A LA LIBRERÍA PANDAS DE PYTHON - PARTE 1 | #5 Curso Machine Learning con Python
05m
Ejercicio: ¿Cuál es una característica fundamental del DataFrame en Pandas que lo diferencia de las estructuras de datos en NumPy?
Lección en vídeo: INTRODUCCIÓN A LA LIBRERÍA PANDAS DE PYTHON - PARTE 2 | #6 Curso Machine Learning con Python
08m
Ejercicio: _¿Qué es un data frame en Pandas?
Lección en vídeo: INTRODUCCIÓN DE LA LIBRERÍA MATPLOTLIB DE PYTHON - PARTE 1 | #7 Curso Machine Learning con Python
05m
Ejercicio: ¿Cuál es una de las funciones principales de la librería Matplotlib en Python?
Lección en vídeo: INTRODUCCIÓN DE LA LIBRERÍA MATPLOTLIB DE PYTHON - PARTE 2 | #8 Curso Machine Learning con Python
05m
Ejercicio: _¿Qué tipo de gráfico se utiliza para comparar datos entre diferentes categorías?
Lección en vídeo: INTRODUCCIÓN DE LA LIBRERÍA SCIKIT LEARN DE PYTHON | #9 Curso Machine Learning con Python
03m
Ejercicio: ¿Cuál de las siguientes opciones es una función importante de la librería mencionada?
Lección en vídeo: BIAS Y VARIANZA EN MACHINE LEARNING | #10 Curso Machine Learning con Python
06m
Ejercicio: _¿Qué es el error de varianza en Machine Learning?
Lección en vídeo: SOBREAJUSTE Y SUBAJUSTE EN MACHINE LEARNING | #11 Curso Machine Learning con Python
07m
Ejercicio: ¿Cuál es una causa común del sobreajuste en un modelo de machine learning?
Lección en vídeo: EVALUANDO EL ERROR EN LOS MODELOS DE REGRESIÓN | #12 Curso Machine Learning con Python
06m
Ejercicio: _¿Cuál es la métrica más común utilizada para medir el ajuste de un modelo de regresión?
Lección en vídeo: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE - TEORÍA | #13 Curso Machine Learning con Python
06m
Ejercicio: ¿Cuál es el objetivo principal de la regresión lineal en el contexto del machine learning?
Lección en vídeo: REGRESIÓN LINEAL - SCIKIT LEARN | #14 Curso Machine Learning con Python
05m
Ejercicio: _¿Cuál es el método más utilizado para minimizar el error en la regresión lineal?
Lección en vídeo: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE - PRÁCTICA | #15 Curso Machine Learning con Python
10m
Ejercicio: ¿Cuál es el objetivo del modelo de regresión lineal simple creado en el video?
Lección en vídeo: REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE - TEORÍA | #16 Curso Machine Learning con Python
04m
Ejercicio: _¿Qué es la regresión lineal múltiple?
Lección en vídeo: REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE - PRÁCTICA | #17 Curso Machine Learning con Python
08m
Ejercicio: ¿Cuál es la función principal del algoritmo de regresión lineal múltiple aplicado en el video?
Lección en vídeo: MÉTODOS DE SELECCIÓN DE CARACTERÍSTICAS | #18 Curso Machine Learning con Python
08m
Ejercicio: _¿Qué son los métodos de selección de características y por qué son importantes en Machine Learning?
Lección en vídeo: REGRESIÓN POLINOMIAL - TEORÍA | #19 Curso Machine Learning con Python
04m
Ejercicio: ¿Cuál es una ventaja de la regresión polinómica comparada con la regresión lineal?
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Comentarios del curso: Machine Learning y Python
Leo_Pany
muy bueno