🤖 Fundamentos de Machine Learning
Este curso práctico te permitirá aprender a construir, evaluar y aplicar modelos básicos de Machine Learning en escenarios reales. Domina herramientas de Python como Scikit-learn, Pandas y NumPy para desarrollar soluciones de clasificación, regresión y clustering.
- Preparar y limpiar datos para proyectos de ML
- Construir modelos supervisados y no supervisados
- Validar y optimizar modelos con buenas prácticas
- Aplicar modelos en entornos empresariales
- Interpretar métricas y comunicar resultados
🌟 Temas estrella del curso
📈
Modelos Supervisados
Regresión y clasificación.
🔍
Modelos No Supervisados
Clustering y reducción de dimensionalidad.
⚙️
Optimización
Grid search y validación cruzada.
📊
Métricas
Precisión, recall, F1, ROC.
🛠️ Proyecto final: Modelo de ML Aplicado
Diseñarás e implementarás un modelo supervisado o no supervisado sobre un conjunto de datos real, optimizarás su rendimiento y presentarás un informe con los resultados obtenidos.
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