¿Qué voy a aprender?

1. Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial.
2. Escribir código en Python orientado al análisis y modelado de datos.
3. Utilizar bibliotecas clave: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, entre otras.
4. Procesar y preparar datos para algoritmos de machine learning.
5. Aplicar modelos de regresión, clasificación y clustering.
6. Evaluar el rendimiento de los modelos con métricas adecuadas.
7. Trabajar con aprendizaje supervisado y no supervisado.
8. Aplicar técnicas de reducción de dimensionalidad (PCA).
9. Implementar algoritmos como k-NN, árboles de decisión, random forest, SVM y redes neuronales básicas.
10. Detectar patrones, predecir tendencias y segmentar información.
11. Construir pipelines de machine learning.
12. Automatizar procesos de análisis e inferencia de datos.
13. Crear proyectos prácticos de IA aplicables a problemas reales.
14. Interpretar modelos y comunicar resultados de forma efectiva.
15. Prepararte para roles técnicos en ciencia de datos e inteligencia artificial.

¿A quiénes va dirigido el curso?

• Profesionales y estudiantes de ingeniería, estadística, economía, informática, y carreras afines.
• Analistas de datos y científicos de datos que quieran profundizar en IA.
• Programadores que buscan aplicar algoritmos inteligentes en sus proyectos.
• Emprendedores tecnológicos que desean desarrollar productos con IA.
• Docentes, investigadores y consultores interesados en el análisis predictivo.
• Personas sin experiencia previa en IA que quieren aprender desde cero.