Data Science y Machine Learning
Data Science y Machine Learning te brinda las bases para trabajar con datos y desarrollar modelos de aprendizaje automático. Aprenderás a programar con Python, preparar y analizar información, entrenar modelos predictivos y evaluar sus resultados para resolver problemas concretos.
Objetivos
Aprende a utilizar Python y herramientas de ciencia de datos para preparar y analizar información, entrenar y evaluar modelos de Machine Learning y desarrollar proyectos orientados a realizar predicciones.
¿Qué aprenderás durante la carrera?
Programación con Python: adquirirás las bases para desarrollar soluciones y trabajar con datos.
Matemática y estadística aplicada: comprenderás los fundamentos que permiten interpretar datos y resultados de modelos.
Datos para IA: aprenderás a preparar, analizar y visualizar información para obtener resultados confiables.
Machine Learning: trabajarás con modelos capaces de identificar patrones y realizar predicciones.
Implementación de proyectos: integrarás los conocimientos adquiridos para desarrollar, evaluar y presentar proyectos de aprendizaje automático.
Temario
Fundamentos de Programación con Python:
Fundamentos de Python: variables, estructuras, funciones y módulos.
Entornos virtuales, notebooks.
Consumo de APIs y buenas prácticas de programación aplicada a IA.
Matemática y Estadística Aplicada a la IA
Vectores, matrices y operaciones fundamentales.
Media, varianza, desviación, probabilidad y distribuciones.
Correlación, funciones, derivadas y gradiente a nivel aplicado.
Interpretación matemática de algoritmos y métricas.
Datos para Inteligencia Artificial
NumPy, Pandas y SQL.
Limpieza, transformación, calidad y preparación de datos.
Visualización y comunicación de resultados.
Feature engineering e introducción a bases de datos.
Machine Learning
Regresión, clasificación, árboles y métodos ensemble.
Aprendizaje no supervisado: clustering y reducción dimensional.
Entrenamiento, validación, métricas, overfitting y selección de modelos.
Implementación de soluciones con Scikit-learn.
Implementación de Proyectos de Machine Learning
Definición del problema y preparación del conjunto de datos.
Entrenamiento y comparación de modelos.
Evaluación, documentación y presentación de resultados.
Certificación al finalizar: Data Science y Machine Learning
Luego de finalizar este curso, podes seguir profundizando sobre IA, con el curso Analista en Inteligencia Artificial
Los contenidos previstos están sujetos a posibles cambios o ajustes que el área académica considere pertinentes para el normal desarrollo de los cursos o la actualización de los mismos. La conformación de los cursos, en los horarios y grupos ofrecidos, está sujeta a un nivel mínimo de inscripciones que habiliten su funcionamiento.
