Machine Learning con Scikit-Learn
Course
Adriana Ruiz
Domina el aprendizaje automático desde cero aplicando Scikit-Learn, con ejercicios prácticos y casos reales que te preparan para implementar modelos en el mundo profesional.
¿Te imaginas poder crear un sistema que aprenda de los datos y prediga resultados con apenas unas líneas de código? Este curso está diseñado para que, paso a paso, te conviertas en el protagonista de tu propio viaje en el aprendizaje automático usando Scikit-Learn, la biblioteca más versátil y accesible de Python en el sector. Comenzaremos desmitificando el aprendizaje automático, mostrando cómo impacta a empresas y personas en su día a día, y llevaremos esa visión a la práctica con ejemplos concretos y ejercicios que podrás implementar desde la primera clase. A lo largo de cinco módulos cuidadosamente estructurados, descubrirás desde la instalación y configuración del entorno, pasando por la preparación y preprocesamiento de datos reales, hasta la construcción, evaluación y puesta en producción de modelos de clasificación, regresión y clustering. Cada módulo integra la teoría fundamental con ejercicios aplicados y herramientas gratuitas, permitiéndote ver resultados inmediatos y medibles. Además, te acompañaré con historias y analogías que convierten los conceptos complejos en aprendizajes accesibles, sin perder rigor académico ni profundidad. Aprenderás a evitar los errores más comunes en la industria, a ajustar tus modelos para obtener el mejor rendimiento y a llevar tus soluciones del cuaderno de Python al entorno de producción. El objetivo es claro: que termines el curso con la confianza y las habilidades para resolver problemas reales, entendiendo qué, cómo y por qué de cada paso. Si buscas un curso que no solo explique, sino que inspire y empodere, aquí tienes tu oportunidad de dominar el aprendizaje automático con Scikit-Learn de manera práctica, profunda y directa.
Here is the course outline:
1. Introducción práctica al Machine Learning con Scikit-LearnEste módulo abre el curso sentando las bases del aprendizaje automático y mostrando cómo instalar y configurar Scikit-Learn. El estudiante obtendrá una visión clara de los distintos tipos de aprendizaje, el flujo de trabajo típico de un proyecto y la estructura de la API de Scikit-Learn, asegurando que todo el grupo parta de un mismo nivel de entendimiento técnico. 6 sections
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2. Preparación de Datos: Del Crudo al Conjunto Listo para ModelarAquí se abordan las técnicas esenciales para importar, limpiar y transformar datos antes de alimentar cualquier modelo. Se enseñan estrategias para manejar datos faltantes, codificar variables categóricas y aplicar reducción de dimensionalidad, garantizando que los participantes puedan construir bases de datos sólidas y de alta calidad. 6 sections
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3. Construcción de Modelos Supervisados y No SupervisadosEl tercer módulo profundiza en la creación de modelos de clasificación, regresión y agrupamiento utilizando Scikit-Learn. Además, se estudian las métricas de evaluación para ambos enfoques y se introducen la validación cruzada, el ajuste de hiperparámetros y las técnicas para prevenir el sobreajuste, alineando rigor estadístico con aplicaciones reales. 6 sections
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4. Optimización, Persistencia y Despliegue de ModelosTras dominar la construcción de modelos, este módulo muestra cómo afinarlos, guardarlos y ponerlos en producción. Los estudiantes aprenderán a combinar validación cruzada y búsqueda de hiperparámetros para maximizar el rendimiento, a persistir modelos entrenados y a desplegarlos de forma robusta en entornos reales. 6 sections
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5. Síntesis y Ruta de Aprendizaje ContinuoEl módulo final repasa los conceptos clave, conecta las etapas del flujo de trabajo y ofrece recomendaciones concretas para seguir creciendo en Machine Learning con Scikit-Learn. El alumno cerrará el curso con una hoja de ruta clara para proyectos futuros y buenas prácticas de mantenimiento y actualización de modelos en producción. 8 sections
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