Curso especializado

Introducción a Python ML

Aplica técnicas numéricas en balance metalúrgico para optimizar procesos.

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SOBRE EL CURSO

El curso Introducción a Python ML tiene un enfoque teórico-práctico orientado a profesionales que buscan iniciarse en el análisis de datos y el aprendizaje automático utilizando Python en entornos colaborativos como Google Colab. A lo largo del curso, el participante desarrolla la capacidad de explorar, estructurar y analizar datos reales, comprendiendo su comportamiento estadístico y sus distribuciones más relevantes. Se abordan técnicas fundamentales para el tratamiento de información, visualización y evaluación de modelos, avanzando progresivamente hacia métodos de aprendizaje supervisado aplicados a regresión y clasificación. El curso prioriza la interpretación de resultados y la toma de decisiones basadas en datos, mediante ejercicios prácticos y casos representativos de contextos profesionales.

¿QUÉ LOGRARÉ EN ESTE CURSO?

APLICAR

análisis estadístico y modelos supervisados a conjuntos de datos reales.

DESARROLLAR

criterio analítico para estructurar, evaluar y modelar datos.

RESOLVER

problemas de predicción y clasificación con datos imperfectos.

CONTENIDO CURRICULAR

Esto es lo que aprenderás dentro del curso especializado.

FUNDAMENTOS DE PYTHON (COLAB)

  • Análisis exploratorio de datos IDE google Colab y python
  • Variables y tipos de datos (numérico, texto, categórico)
  • Estructura de datos (listas, diccionarios, matrices, dataframes)
  • Explorando dataframes (librerías pandas)
  • Filtrado de filas, selección de columnas, plots de series temporales
Módulo 1

ESTADÍSTICA Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES

  • Distribuciones aleatorias continuas
  • Histogramas y curvas de densidad y probabilidad
  • Distribuciones continuas normales, Weibull, exponencial
  • Curvas de confiabilidad o supervivencia.
  • Bondad de ajuste
Módulo 2

APRENDIZAJE SUPERVISADO

  • Regresiones y Clasificaciones
  • Regresiones lineales simples y múltiples
  • Regresión logística binaria
  • Balance de datos para clasificación
  • Árboles de clasificación y bosques aleatorios
Módulo 3

BENEFICIOS AL ADQUIRIR EL CURSO

Plataforma Virtual y App móvil

Material descargable (libros, data, plantillas, etc)

Certificado Modular con ID personalizado

Docentes altamente calificados

Talleres de reforzamiento en vivo - Zoom

Instalador + video de instalación

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CERTIFICADO REFERENCIAL

Tu certificado puedes compartirlo en la sección certificación de tu perfil de LinkedIn.

PLANA DOCENTE

REQUISITOS DE ADMISIÓN

Conocimientos Previos:
Para participar en el curso, no se necesitan conocimientos específicos previos.

Software a emplear:
Este curso si necesita la utilización y la instalación de un software específico el cual te lo proporcionaremos.

INTRODUCCIÓN A PYTHON ML

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