Python aplicado a Machine Learning

• Comprender los fundamentos y tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo.

• Utilizar Python y sus principales librerías para análisis de datos (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, etc.).

• Aplicar métodos estadísticos esenciales para la construcción de modelos robustos.

• Desarrollar, evaluar y optimizar modelos de regresión, clasificación y agrupamiento.

• Implementar árboles de decisión, random forests, redes neuronales y algoritmos de deep learning.

• Saber elegir el modelo adecuado según la naturaleza del problema.

• Generar visualizaciones técnicas de datos para análisis exploratorio y presentación.

• Preparar y limpiar datos para mejorar la calidad del aprendizaje automático.

• Manejo avanzado de librerías de análisis de datos en Python.

• Aplicación práctica de modelos de regresión, clasificación y agrupamiento.

• Análisis estadístico con enfoque en predicción.

• Visualización avanzada con Matplotlib y Pyplot.

• Fundamentos del Deep Learning con TensorFlow, TFLearn y PyTorch.

• Diferencias clave entre IA, ML y DL.

• Optimización de modelos y reducción de dimensionalidad con PCA.

• Resolución de problemas reales en datasets complejos.

Desarrolladores Python, analistas de datos, ingenieros de software, científicos de datos o profesionales técnicos que deseen especializarse en machine learning aplicado.

Se requieren conocimientos intermedios en programación Python y fundamentos básicos de estadística.