Python Avanzado para Machine Learning – En vivo Oct. 26

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Python Avanzado para Machine Learning – En vivo Oct. 26

Categories: Data Science, En vivo
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Acerca de este curso

Bienvenido al curso “Python Avanzado para Machine Learning”. En este programa aprenderás a desarrollar modelos de aprendizaje automático capaces de resolver problemas reales de negocio, utilizando las principales librerías del ecosistema de Python. Dominarás el flujo completo de un proyecto de Machine Learning, desde la preparación de datos hasta la evaluación e interpretación de modelos.

A lo largo del curso trabajarás con algoritmos de regresión, clasificación y aprendizaje no supervisado, además de conocer herramientas para optimizar modelos, construir pipelines y comprender por qué un modelo toma determinadas decisiones. Todo el aprendizaje estará respaldado por casos prácticos y un proyecto de portafolio que te permitirá demostrar tus habilidades en ciencia de datos aplicada.

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¿Qué aprenderás?

  • Preparar y transformar datos para proyectos de Machine Learning.
  • Construir modelos de regresión y clasificación utilizando Scikit-Learn.
  • Evaluar el desempeño de modelos mediante métricas y técnicas de validación.
  • Implementar pipelines de procesamiento y optimización de modelos.
  • Aplicar técnicas de reducción de dimensionalidad y clustering.
  • Interpretar modelos utilizando Feature Importance y SHAP.
  • Comprender los fundamentos de redes neuronales y series de tiempo.
  • Desarrollar un proyecto completo de Machine Learning con enfoque empresarial.

Contenido del Curso

Clases

  • Clase 1
    01:51:00
  • Clase 2
    01:47:48
  • Clase 3
    02:06:05
  • Clase 4
    01:50:08
  • Clase 5
    01:51:56
  • Clase 6
    01:55:23

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Calificaciones y reseñas de los estudiantes

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Your Instructor

David Nexticapan

Profesor Investigador

Licenciado en Actuaría y Maestro en Educación Matemática por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP). Cuento con una sólida trayectoria en análisis de datos, modelación de riesgos, programación y desarrollo de soluciones mediante software especializado en machine learning.

Mi labor investigadora se enfoca en la educación matemática y la aplicación de modelos de machine learning para la resolución de problemas complejos. Con una década de experiencia en la docencia —incluyendo cuatro años en el ámbito universitario—, combino el rigor cuantitativo con estrategias pedagógicas que facilitan el aprendizaje de contenidos técnicos y aplicados.