Cursos de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Data Science
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Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning
Curso teórico-práctico en donde aprenderás los conceptos esenciales del Álgebra Lineal, un campo de las matemáticas fundamental para entender el funcionamiento de los diferentes algoritmos usados en Ciencia de Datos y Machine Learning. 28 lecciones.
Introducción al Machine Learning
Curso diseñado para todos aquellos que son totalmente nuevos en el campo del Aprendizaje de Máquina (o Machine Learning) y que quieren entender qué es, sus campos de aplicación y los conceptos básicos así como la ruta de aprendizaje y estrategias requeridas para incursionar en esta área. 10 lecciones.
Introducción a la Ciencia de Datos
Curso diseñado para todos aquellos que son totalmente nuevos en el campo de la Ciencia de Datos y que quieren entender qué es, sus campos de aplicación, qué son los datos y algunas de las principales técnicas para su procesamiento así como lo que se requiere para ser un Científico de Datos. 17 lecciones.
Últimas lecciones
5 - Manejo de marcas de tiempo faltantes
(Mayo 16, 2024 - Series de Tiempo - Pre-procesamiento)
En esta lección nos enfocaremos en el primer conjunto de técnicas enfocadas en el manejo de marcas de tiempo faltantes, es decir cuando la variable temporal de nuestra Serie de Tiempo contiene valores incompletos.
2 - Series de Tiempo: ruta de aprendizaje
(Mayo 10, 2024 - Series de Tiempo - Pre-procesamiento)
En esta segunda lección del curso veremos una ruta de aprendizaje que sugiero seguir para aprender las técnicas más usadas para realizar el pre-procesamiento, análisis y generación de predicciones con series de tiempo.
13 - Panorama general de las principales pruebas de hipótesis
(Mayo 1, 2024 - Estadística Inferencial Fundamentos)
En esta última lección del curso veremos un panorama general de las principales pruebas de hipótesis que podremos aplicar a nuestros datos dependiendo del tipo de dato y de si conocemos o no su distribución.