Curso en línea gratuitoMachine Learning y Python

Descripción del curso

El curso "Machine Learning y Python" es una completa formación diseñada para guiar a los estudiantes en el emocionante mundo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Con una duración total de 5 horas y 24 minutos, este curso ofrece una inmersión profunda en las técnicas y herramientas más relevantes del machine learning utilizando Python.

Desde los conceptos básicos hasta aplicaciones prácticas avanzadas, el curso cubre todo lo necesario para comprender y aplicar algoritmos de machine learning en distintos contextos. Está estructurado para ofrecer un aprendizaje progresivo, empezando por una introducción al curso y profundizando en la programación en Python, específicamente en el entorno IDE Spyder y en las poderosas librerías NumPy, Pandas, y Matplotlib. Estas herramientas son esenciales para manejar y visualizar datos de manera eficiente.

Uno de los puntos fuertes del curso es su enfoque práctico. Se abordan aspectos fundamentales como el manejo del bias y la varianza, el sobreajuste y subajuste, y la evaluación del error en modelos de regresión, proporcionando a los estudiantes un conocimiento sólido sobre cómo mejorar y validar sus modelos de machine learning.

El curso también incluye detalles sobre diferentes tipos de regresión, comenzando con la regresión lineal simple y múltiple, pasando por la polinomial y llegando a métodos avanzados como los vectores de soporte y los árboles de decisión. Cada sección teórica es complementada con prácticas en Python utilizando Scikit-Learn, la principal librería para machine learning en este lenguaje.

Los métodos de ensamblaje de modelos, incluidos los bosques aleatorios, también son parte del programa, permitiendo que los estudiantes comprendan y apliquen técnicas avanzadas para mejorar la precisión de sus modelos. Además, se discuten las ventajas y desventajas de los diferentes algoritmos de regresión, proporcionando una visión crítica y comparativa.

En la segunda parte del curso, se presta especial atención a los modelos de clasificación, abarcando desde la matriz de confusión y las evaluaciones de error, hasta métricas de rendimiento como las curvas ROC y el área bajo la curva (AUC). Se observan metodologías específicas para trabajar con conjuntos de datos desbalanceados y se profundiza en algoritmos de clasificación como la regresión logística, K vecinos más cercanos, máquinas de vectores de soporte, y Naive Bayes. Cada algoritmo es explicado tanto en teoría como en práctica, asegurando que los estudiantes no solo los comprendan, sino que sepan implementarlos directamente en sus proyectos.

El curso cierra con una introducción a Jupyter Notebook, una herramienta esencial para cualquier científico de datos que desee documentar y compartir su trabajo de manera efectiva.

En conclusión, "Machine Learning y Python" es un curso extenso y bien estructurado que equipa a los estudiantes con las habilidades y el conocimiento necesario para sobresalir en el campo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Es ideal tanto para principiantes como para aquellos que desean profundizar y perfeccionar sus habilidades en machine learning usando Python.