¿Qué aprenderás?

• Unidad I: Introducción a Machine Learning A explorar y diferenciar los enfoques de aprendizaje, entendiendo a fondo el flujo de trabajo típico de un proyecto y configurando tu entorno con las librerías esenciales del ecosistema.
• Unidad II: Preprocesamiento y análisis exploratorio A manipular y visualizar datos de forma gráfica para identificar tendencias clave, aplicando técnicas de limpieza y transformación indispensables para preparar sets de entrenamiento libres de sesgos.
• Unidad III: Modelos supervisados de regresión A sumergirte en el diseño, implementación y evaluación de algoritmos predictivos para variables continuas, abarcando con precisión desde regresiones lineales hasta estructuras más complejas.
• Unidad IV: Modelos supervisados de clasificación A dominar la lógica detrás de los algoritmos de decisión y clasificación (como los árboles de decisión), desarrollando el criterio técnico necesario para enfrentar y resolver problemas analíticos del mundo real.