Imagen del curso gratis Machine Learning y Python

Curso en línea gratuitoMachine Learning y Python

Duración del curso en línea: 5 horas y 24 minutos

4.8

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella

(5)

Domina Machine Learning con Python y aprende a crear modelos predictivos desde cero. Curso online gratis con ejercicios y práctica en bibliotecas clave.

En este curso gratuito, aprenda sobre

  • Panorama del curso y flujo típico de un proyecto de Machine Learning con Python
  • Lenguajes para ML y por qué Python es el más adecuado para datos y ML general
  • Uso básico del IDE Spyder: editor, consola, variables, depuración y ejecución por celdas
  • NumPy: arrays vs listas, eficiencia, operaciones vectorizadas y creación de matrices (p. ej., empty)
  • Pandas: Series y DataFrame, etiquetas/índices, manejo de datos tabulares y diferencias con NumPy
  • Matplotlib: visualización de datos; gráficos básicos y cuándo usar barras para categorías
  • Scikit-learn: API para entrenar modelos, preprocesar datos y evaluar rendimiento
  • Conceptos de sesgo y varianza; qué significa el error por varianza
  • Sobreajuste y subajuste: causas comunes y cómo identificarlos en modelos
  • Métricas de error en regresión: uso de MSE/RMSE y evaluación del ajuste
  • Regresión lineal: objetivo, teoría y minimización del error (mínimos cuadrados)
  • Implementación práctica de regresión lineal simple con scikit-learn e interpretación del modelo
  • Regresión lineal múltiple: teoría, uso con varias variables y predicción en práctica
  • Selección de características y regresión polinomial para capturar relaciones no lineales

Descripción del curso

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.

Contenido del curso

  • 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?

Este curso gratuito incluye:

5 horas y 24 minutos de curso de vídeo online

Certificado digital de finalización del curso (Gratis)

Ejercicios para entrenar tus conocimientos

100% gratis, desde el contenido hasta el certificado

¿Listo para empezar?Descarga la app y empieza hoy mismo.

Instale la aplicación

ahora para acceder al curso
Icono que representa cursos de tecnología y negocios

Más de 5000 cursos gratuitos

¡Programación, inglés, marketing digital y mucho más! Aprende lo que quieras, gratis

Icono de calendario con una diana que representa la planificación de estudios

Plan de estudios con IA

La Inteligencia Artificial de nuestra app puede crear un horario de estudio para el curso que elijas

Icono profesional que representa carrera y negocios

De cero al éxito profesional

Mejora tu currículum con nuestro certificado gratuito y luego usa nuestra Inteligencia Artificial para encontrar el trabajo de tus sueños

También puedes utilizar el código QR o los enlaces que aparecen a continuación.

Código QR - Descargar Cursa - Cursos Online

Comentarios del curso: Machine Learning y Python

L

Leo_Pany

estrellaestrellaestrellaestrella

muy bueno

Más cursos gratuitos en Inteligencia artificial y Ciencia de los datos

¡Libro electrónico y audiolibros gratis! ¡Aprende escuchando o leyendo!

¡Descarga la App ahora para tener acceso a + 5000 cursos, ejercicios, certificados y mucho contenido gratis sin pagar nada!

  • Cursos online 100% gratuitos de principio a fin

    Miles de cursos online en vídeo, ebooks y audiolibros.

  • Más de 60 mil ejercicios gratuitos

    Para poner a prueba tus conocimientos durante los cursos en línea

  • Certificado Digital gratuito válido con Código QR

    Generado directamente desde la galería de fotos de tu celular y enviado a tu correo electrónico

Aplicación Cursa en la pantalla del libro electrónico, la pantalla del curso en video y la pantalla de ejercicios del curso, además del certificado de finalización del curso.