Costo Introductorio $15

Machine Learning: Aprendizaje Automático Simplificado

Comenzaremos con una introducción al aprendizaje automático, donde exploraremos los conceptos básicos y las diferencias fundamentales entre el aprendizaje supervisado, no supervisado, y de refuerzo. Este conocimiento base nos permitirá entender cómo las máquinas aprenden de los datos para tomar decisiones o hacer predicciones.

Seguidamente, nos adentraremos en las librerías esenciales de Python para Machine Learning, tales como NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-learn, entre otras. Estas herramientas son cruciales para el manejo de datos, la visualización y la construcción de modelos de aprendizaje automático. Les enseñaremos cómo utilizar estas librerías para manipular datos y crear modelos predictivos eficientes.

A medida que avanzamos, profundizaremos en los componentes del aprendizaje automático y los pasos principales en el proceso de aprendizaje automático. Esto incluye la definición de problemas, la construcción de un conjunto de datos, el entrenamiento de modelos, el aprendizaje ampliado, y la inferencia del modelo. Cada uno de estos pasos es vital para el éxito de cualquier proyecto de ML, y les proporcionaremos las habilidades necesarias para navegar por ellos con confianza.

Además, abordaremos la importancia de Kaggle como plataforma para practicar y aplicar sus habilidades en Machine Learning a través de competiciones y conjuntos de datos reales. Les mostraremos las características generales de Kaggle y cómo pueden usarlo para mejorar sus habilidades y construir un portafolio impresionante.

Por último, pero no menos importante, aplicaremos todo lo aprendido en dos proyectos prácticos. El primero se centrará en el Iris Dataset, donde practicarán la clasificación de especies de plantas basándose en medidas morfológicas. El segundo proyecto nos llevará a través del famoso Titanic Dataset, donde trabajaremos en predecir la supervivencia de los pasajeros, un desafío clásico en el aprendizaje de máquina.

Al final de este curso, estarán equipados con el conocimiento y las habilidades prácticas para abordar problemas de aprendizaje automático y llevar a cabo sus propios proyectos. Estamos emocionados de comenzar este viaje de aprendizaje con ustedes. ¡Bienvenidos a bordo!

Temario:

• Introducción al aprendizaje automático 
• Librerías Esenciales de Python para Machine Learning
• Componentes del aprendizaje automático
• Pasos principales en el proceso de aprendizaje automático
• Definición de problemas 
• Construyendo un conjunto de datos
• Entrenamiento de modelado
• Aprendizaje ampliado
• Inferencia del modelo
• Kaggle: Características generales 
• Proyecto 1: Iris Dataset
• Proyecto 2: Titanic - Machine Learning from Disaster

Requisitos Previos:

Para asegurarte que como participantes puedas aprovechar al máximo el curso "Machine Learning: Aprendizaje Automático Simplificado", es importante que puedas cumplir con algunos requisitos básicos. Estos criterios no solo te ayudará a seguir el ritmo del curso, sino también a comprender mejor los conceptos y aplicar las técnicas aprendidas de manera efectiva. Los requisitos básicos para cursarlo son:

1. Conocimientos previos de programación: Es fundamental tener una comprensión básica de programación, preferiblemente en Python, ya que es el lenguaje más utilizado en el campo del aprendizaje automático. Esto incluye familiaridad con conceptos de programación como variables, bucles, funciones, estructuras de datos básicas (listas, diccionarios) y manejo de archivos.

2. Comprensión básica de matemáticas y estadística: Aunque el curso está diseñado para ser accesible, tener una base en álgebra, cálculo y estadística básica es crucial para entender los algoritmos de aprendizaje automático y cómo funcionan. Conceptos como arreglos (arrays), medias y medianas, probabilidad y distribuciones son frecuentemente utilizados.

3. Capacidad para instalar software: Los estudiantes necesitarán tener acceso a una computadora donde puedan instalar el software necesario, como Python y varias librerías de aprendizaje automático (por ejemplo, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow). Esto implica tener permisos de administrador en la máquina o contar con el apoyo de un administrador de sistemas.

4. Habilidades básicas de manejo de datos: Dado que el aprendizaje automático involucra trabajar con grandes volúmenes de datos, es útil tener conocimientos sobre cómo manejar, procesar y visualizar datos. Aunque estos temas se cubrirán en el curso, una comprensión básica previa puede ser muy beneficiosa.

5. Motivación y tiempo para aprender: El aprendizaje automático es un campo amplio y en constante evolución. Los estudiantes deben estar motivados para seguir aprendiendo fuera de las lecciones y dedicar tiempo suficiente para practicar y experimentar con los conceptos y técnicas enseñados.

6. Conexión a Internet: Ya que el curso puede incluir recursos en línea, ejercicios prácticos en plataformas como Kaggle, y descarga de conjuntos de datos y software, es necesario tener una conexión a Internet estable.

Cumplir con estos requisitos básicos permitirá a los estudiantes navegar por el curso con mayor facilidad y éxito, aprovechando al máximo las oportunidades de aprendizaje que ofrece el campo del aprendizaje automático.

¿Quién puede participar en este curso?:

"Machine Learning: Aprendizaje Automático Simplificado" está diseñado para atraer a una amplia gama de participantes con diferentes niveles de experiencia y antecedentes. 

1. Principiantes en tecnología: Personas que tienen interés en entrar en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, pero que tal vez no tengan una base sólida en programación o matemáticas. El curso está diseñado para ser accesible y proporcionar los fundamentos necesarios.

2. Profesionales de TI: Desarrolladores de software, ingenieros de sistemas y profesionales de TI que buscan expandir sus habilidades hacia el aprendizaje automático. Este curso les permitirá agregar valor a sus roles actuales o explorar nuevas oportunidades de carrera en el ámbito de la inteligencia artificial.

3. Estudiantes de ciencia y ingeniería: Alumnos de pregrado o posgrado en campos como ciencias de la computación, matemáticas, estadística, ingeniería y áreas relacionadas que deseen complementar su educación formal con habilidades prácticas en aprendizaje automático.

4. Analistas de datos y científicos de datos: Profesionales que ya trabajan con datos y desean profundizar sus conocimientos en técnicas avanzadas de modelado y aprendizaje automático para mejorar su análisis y capacidad de predicción.

5. Emprendedores y líderes de negocio: Personas interesadas en comprender cómo el aprendizaje automático puede ser aplicado para resolver problemas reales en la industria, optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y crear nuevas oportunidades de negocio.

6. Educadores y académicos: Docentes y académicos que deseen actualizarse sobre las últimas tendencias y tecnologías en el campo del aprendizaje automático para incorporar estos conocimientos en sus programas educativos o investigaciones.

7. Aficionados a la tecnología: Individuos con una pasión por la tecnología y la innovación que buscan entender cómo el aprendizaje automático está transformando el mundo, incluso si no tienen intención de convertirse en expertos en el campo.

Este curso es ideal para cualquiera que desee comprender los principios básicos del aprendizaje automático, aprender a aplicar técnicas de ML utilizando Python, y adquirir habilidades prácticas a través de proyectos y ejemplos reales.

Recursos de aprendizaje:

• Lecciones descargables en PDF.
• Videos y referencias externas.
• Quizzes de comprobación de aprendizaje.
  
• Certificado descargable en PDF.