Descripción del curso
Este curso especializado está diseñado para brindarte una formación integral en el uso de Python para desarrollar aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (Machine Learning). A lo largo del programa, adquirirás conocimientos teóricos y prácticos que te permitirán implementar algoritmos avanzados, manejar herramientas y bibliotecas especializadas, y aplicar técnicas de modelado predictivo en diversos contextos. El curso se estructura en módulos que abarcan desde los fundamentos de Python hasta técnicas avanzadas de aprendizaje automático, asegurando una comprensión profunda y aplicada de los conceptos.
¿Qué voy a aprender?
1. Fundamentos de Python: Historia, filosofía, instalación y configuración del entorno de desarrollo.
2. Conceptos básicos de programación: Variables, tipos de datos, operadores y expresiones.
3. Control de flujo en Python: Estructuras condicionales y bucles.
4. Manejo de estructuras de datos: Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos.
5. Programación orientada a objetos en Python: Clases, objetos, herencia y polimorfismo.
6. Introducción a la Inteligencia Artificial: Definiciones, aplicaciones y tendencias actuales.
7. Fundamentos del Aprendizaje Automático: Tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, por refuerzo).
8. Preprocesamiento de datos: Limpieza, transformación y normalización de datos.
9. Implementación de algoritmos de Machine Learning: Regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, entre otros.
10. Evaluación y validación de modelos: Métricas de rendimiento y técnicas de validación cruzada.
11. Uso de bibliotecas especializadas: Familiarización con herramientas como NumPy, Pandas, Scikit-learn y Matplotlib.
12. Desarrollo de modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado: Aplicación práctica en casos reales.
13. Optimización y regularización de modelos: Técnicas para mejorar el rendimiento y evitar el sobreajuste.
14. Implementación de pipelines de Machine Learning: Automatización del flujo de trabajo en proyectos de aprendizaje automático.
15. Desarrollo de proyectos prácticos: Aplicación de los conocimientos adquiridos en proyectos reales para consolidar el aprendizaje.
¿A quiénes va dirigido el curso?
- Analistas de datos que deseen mejorar sus habilidades técnicas y analíticas.
- Profesionales de business intelligence que buscan integrar Python en sus flujos de trabajo.
- Estudiantes y egresados de carreras relacionadas con tecnología, ingeniería, economía y ciencias sociales.
- Emprendedores y líderes de proyectos que necesitan tomar decisiones basadas en datos.
- Cualquier persona interesada en desarrollar competencias en análisis de datos y visualización.
Contenido del curso
- Sesión 1
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - MASTERCLASS
Duración: 01:11:27- Sesión 2
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - INTRODUCCIÓN
Duración: 00:02:23- Sesión 3
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - SESIÓN 01
Duración: 02:58:14- Sesión 4
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - SESIÓN 02
Duración: 03:07:50- Sesión 5
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - SESIÓN 03
Duración: 02:55:05- Sesión 6
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - SESIÓN 04
Duración: 03:21:50- Sesión 7
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - SESIÓN 05
Duración: 03:10:26- Sesión 8
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - SESIÓN 06
Duración: 00:03:07- Sesión 9
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - SESIÓN 07
Duración: 03:08:52- Sesión 10
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - SESIÓN 08
Duración: 03:01:30- Sesión 11
Lenguaje de Programación Python: Primera Fase ED 105 - SESIÓN 09
Duración: 03:16:24Valoraciones
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