Machine Learning para Ciencia de Datos
Domina las técnicas de Machine Learning más utilizadas en la ciencia de datos y aprende a implementarlas en proyectos reales. Este curso te dará las herramientas necesarias para extraer conocimiento valioso de grandes volúmenes de datos.
Descripción del curso
El curso de Machine Learning para Ciencia de Datos está diseñado para profesionales y estudiantes que desean adquirir habilidades prácticas en el uso de algoritmos de aprendizaje automático para el análisis y la interpretación de datos. A lo largo de 10 semanas, aprenderás a implementar y optimizar diversos modelos de ML para resolver problemas reales de negocio y ciencia.
Lo que aprenderás:
- Fundamentos estadísticos del Machine Learning
- Técnicas de preprocesamiento y limpieza de datos
- Algoritmos de aprendizaje supervisado: regresión, clasificación
- Algoritmos de aprendizaje no supervisado: clustering, reducción de dimensionalidad
- Validación de modelos y técnicas de evaluación
- Optimización de hiperparámetros
- Implementación con scikit-learn, pandas y NumPy
- Visualización avanzada de datos con Matplotlib y Seaborn
- Desarrollo de proyectos completos de ML para problemas reales
Requisitos:
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Familiaridad con conceptos de estadística descriptiva
- Nociones básicas de álgebra lineal
- Recomendable: haber completado el curso de Fundamentos de IA o similar
Este curso es ideal para:
- Analistas de datos que desean ampliar sus habilidades
- Profesionales de TI interesados en la ciencia de datos
- Investigadores que necesitan aplicar ML en sus proyectos
- Graduados en ciencias, ingeniería o matemáticas
- Emprendedores tecnológicos que desean implementar soluciones basadas en datos
Plan de estudios
Módulo 1: Introducción al Machine Learning y la Ciencia de Datos
- El ciclo de vida de un proyecto de ML
- Tipos de problemas y algoritmos
- Configuración del entorno de trabajo
- Introducción a las principales bibliotecas: NumPy, Pandas, Scikit-learn
Módulo 2: Preprocesamiento y Exploración de Datos
- Limpieza y manejo de datos faltantes
- Técnicas de normalización y estandarización
- Análisis exploratorio de datos (EDA)
- Selección y extracción de características
Módulo 3: Regresión y Predicción
- Regresión lineal simple y múltiple
- Regresión polinómica
- Regularización: Ridge, Lasso y ElasticNet
- Evaluación de modelos de regresión
Módulo 4: Clasificación
- Regresión logística
- Máquinas de vectores de soporte (SVM)
- Árboles de decisión y Random Forest
- Clasificadores bayesianos
Módulo 5: Técnicas de Evaluación y Validación
- Validación cruzada
- Métricas de evaluación para clasificación y regresión
- Curvas ROC y AUC
- Matrices de confusión
Módulo 6: Aprendizaje No Supervisado
- Clustering: K-means, DBSCAN, clustering jerárquico
- Análisis de componentes principales (PCA)
- t-SNE y UMAP para visualización
- Detección de anomalías
Módulo 7: Optimización de Modelos
- Búsqueda de hiperparámetros: Grid Search y Random Search
- Técnicas de ensamblado: Bagging, Boosting, Stacking
- XGBoost, LightGBM y CatBoost
- Pipelines de ML
Módulo 8: Implementación y Despliegue
- Serialización de modelos
- APIs REST con Flask
- Contenedorización con Docker
- Monitoreo de modelos en producción
Módulo 9: Casos de Estudio y Aplicaciones
- Análisis de sentimientos
- Predicción de series temporales
- Sistemas de recomendación
- Segmentación de clientes
Módulo 10: Proyecto Final
- Definición del problema y objetivos
- Recopilación y preparación de datos
- Implementación y evaluación de modelos
- Presentación de resultados y conclusiones
Instructores
Dra. Sofía Vargas
Data Scientist Senior
Doctora en Estadística Aplicada con más de 8 años de experiencia en proyectos de ciencia de datos para empresas de retail y finanzas. Ha implementado soluciones de Machine Learning que han generado millones de dólares en ingresos incrementales para Fortune 500 companies.
Ing. Roberto Hernández
Machine Learning Engineer
Ingeniero en Sistemas Computacionales con especialización en Machine Learning. Cuenta con certificaciones de Google y AWS en ML y ha trabajado en startups y grandes empresas implementando soluciones de IA a escala. Contribuidor activo en proyectos de código abierto.
Reseñas del curso
Javier López
Uno de los mejores cursos que he tomado. La Dra. Vargas explica conceptos complejos de forma muy clara y los proyectos prácticos son realmente útiles. Pude aplicar lo aprendido inmediatamente en mi trabajo como analista de datos. La parte de optimización de modelos es especialmente valiosa.
Carmen Díaz
El curso es bastante completo y práctico. Me gustó mucho que incluyeran casos de estudio reales y que los instructores tuvieran experiencia en la industria. El material está bien estructurado y el soporte es excelente. Recomendaría tener buenos conocimientos de Python antes de empezar.
Miguel Ángel Fernández
Lo que más me gustó fue el enfoque en la implementación de modelos en producción. Muchos cursos se quedan en la teoría, pero este te enseña cómo llevar tus modelos al mundo real. Las sesiones sobre Docker y APIs REST fueron particularmente útiles. El proyecto final me ayudó a construir un portafolio sólido.
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