Formular el problema
Distinguimos predicción, clasificación y análisis descriptivo; definimos una métrica pertinente.
Plan de estudios
Programa de Fundamentos de machine learning
Un recorrido de 8 semanas con una sesión técnica en vivo por semana y trabajo entre encuentros.
Qué vas a practicar
El objetivo es que puedas describir un problema, usar una herramienta de IA como apoyo y explicar por qué aceptaste o descartaste una respuesta. El programa evita ejercicios basados en datos privados y prioriza ejemplos que se puedan repetir.
Se recomienda contar con computadora, conexión estable y tiempo para una práctica breve semanal. Si el curso incluye código, lo indicamos antes de confirmar la inscripción.
Ver inversión y modalidades
Módulos
Explorar datos
Revisamos tipos, faltantes, distribución y posibles filtraciones antes del entrenamiento.
Crear una línea de base
Implementamos una referencia simple en Python para tener una comparación honesta.
Entrenar y evaluar
Separamos conjuntos, medimos resultados y analizamos errores por segmentos sin ocultar límites.
Documentar el prototipo
Registramos decisiones, dependencias y condiciones en que el modelo no debería utilizarse.
Evaluación y acceso
La devolución sobre ejercicios se enfoca en claridad, revisión y documentación del proceso. No hay examen estatal ni acreditación oficial. Los materiales se comparten con cada grupo y el período de acceso se confirma antes de pagar.
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