¿Qué voy a aprender?

El participante aprenderá a manipular datos con Pandas, visualizarlos con Matplotlib/Seaborn y preparar datasets para modelos predictivos. Dominará el uso de Scikit-Learn para entrenar y evaluar modelos de regresión, clasificación, clustering y reducción de dimensionalidad.
Además, comprenderá conceptos clave como overfitting, validación cruzada, ingeniería de características, métricas de desempeño y optimización de modelos. También aprenderá a automatizar flujos de trabajo de analítica, crear pipelines de Machine Learning y documentar resultados de forma profesional.
Al finalizar, será capaz de aplicar IA a proyectos reales, construir modelos robustos y comunicar resultados con claridad técnica y ejecutiva.

¿A quiénes va dirigido el curso?

• Ingenieros, analistas y técnicos que desean incursionar en inteligencia artificial o fortalecer competencias en análisis de datos.
• Profesionales de proyectos, calidad, operaciones, finanzas o administración que buscan automatizar procesos y generar predicciones confiables.
• Estudiantes o egresados de ingeniería, economía y carreras afines que desean obtener una especialización tecnológica.
• Consultores, docentes y personas que requieren aplicar análisis predictivo a proyectos reales.
• Profesionales que buscan migrar hacia puestos relacionados con Data Analytics, Data Science o IA aplicada.