Python aplicado a Machine Learning

Curso de Python aplicado a Machine Learning. Trabaja datos, preparación, entrenamiento, evaluación, modelos, métricas y uso de librerías en procesos analíticos. Python aplica aprendizaje automático, modelos y datos en procesos analíticos. Objetivos del curso

• Comprender el flujo de trabajo de Machine Learning con Python.
• Preparar datos para entrenamiento y evaluación.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático.
• Interpretar métricas de evaluación.
• Utilizar librerías de Python en procesos de análisis.

Qué aprenderá Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:

• Preparar conjuntos de datos.
• Separar datos de entrenamiento y prueba.
• Entrenar modelos con Python.
• Evaluar resultados mediante métricas.
• Comparar modelos.
• Organizar notebooks y scripts de trabajo.
• Documentar resultados de Machine Learning.

A quién va dirigido

• Analistas de datos.
• Equipos de Business Intelligence.
• Perfiles de desarrollo con base en Python.
• Profesionales que trabajan con datos y modelos.
• Usuarios que necesitan aplicar Machine Learning en procesos analíticos.

Nivel de experiencia requerido Conocimientos básicos de Python, hojas de cálculo y tratamiento de datos. Se recomienda experiencia previa con variables, listas, funciones y archivos. Temario Módulo 1. Introducción a Machine Learning con Python

• Conceptos de Machine Learning.
• Flujo de trabajo.
• Datos de entrada.
• Variables.
• Modelos.

Módulo 2. Entorno de trabajo

• Instalación de librerías.
• Notebooks.
• Carga de datos.
• Exploración inicial.
• Organización del proyecto.

Módulo 3. Preparación de datos

• Limpieza de datos.
• Valores nulos.
• Variables numéricas.
• Variables categóricas.
• Transformación de datos.

Módulo 4. Entrenamiento de modelos

• Datos de entrenamiento.
• Datos de prueba.
• Ajuste de modelos.
• Predicciones.
• Revisión de resultados.

Módulo 5. Modelos de aprendizaje automático

• Regresión.
• Clasificación.
• Agrupación.
• Selección de modelo.
• Comparación de resultados.

Módulo 6. Evaluación

• Métricas.
• Error.
• Precisión.
• Matriz de confusión.
• Validación.

Módulo 7. Aplicación con Python

• Scripts.
• Notebooks.
• Exportación de resultados.
• Documentación.
• Reutilización del flujo de trabajo.

Certificación o examen No aplica. Preguntas frecuentes ¿Hace falta saber Python? Sí. Se recomiendan conocimientos básicos de Python. ¿El curso incluye modelos? Sí. Incluye modelos de regresión, clasificación y agrupación. ¿Se trabaja con datos reales? El temario contempla carga, limpieza, transformación y evaluación de datos. ¿Es un curso de IA generativa? No. El curso se centra en Python aplicado a Machine Learning. ¿Tiene examen oficial? No aplica.