Cursos de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Data Science

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Los cursos de la Academia

Docker
Docker

Curso práctico donde aprenderás a usar Docker, la herramienta de creación de contenedores más usada al momento de llevar un Modelo de Machine Learning a producción. Inicia el 13 de febrero de 2024. 10 lecciones.

Git y GitHub
Git y GitHub

Curso práctico en donde aprenderás a usar Git y GitHub, las dos herramientas de control de versiones más usadas en Ciencia de Datos y Machine Learning. 10 lecciones.

Probabilidad Nivel Avanzado
Probabilidad Nivel Avanzado

Curso teórico-práctico donde aprenderás sobre el funcionamiento y la aplicación práctica de algoritmos y modelos probabilísticos fundamentales en el Machine Learning. 12 lecciones.

Probabilidad Nivel Intermedio
Probabilidad Nivel Intermedio

Curso teórico-práctico en donde aprenderás conceptos y aplicaciones prácticas de las distribuciones de probabilidad más usadas en Ciencia de Datos y Machine Learning. 11 lecciones.

Probabilidad Nivel Básico
Probabilidad Nivel Básico

Curso teórico donde aprenderás los fundamentos de la Probabilidad, una área de las matemáticas esencial en la Ciencia de Datos, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. 13 lecciones.

Pandas Nivel Avanzado
Pandas Nivel Avanzado

Curso práctico en donde aprenderás a usar herramientas para la re-estructuración de tablas de datos y para el procesamiento de series de tiempo usando la librería Pandas. 20 lecciones.

Pandas Nivel Intermedio
Pandas Nivel Intermedio

Curso práctico en donde aprenderás a combinar, agrupar y visualizar datos estructurados usando la librería Pandas, así como a realizar el Análisis Exploratorio de Datos. 17 lecciones.

Pandas Nivel Básico
Pandas Nivel Básico

Curso práctico en donde aprenderás los elementos básicos para la manipulación de datos estructurados usando la librería Pandas enfocado a su uso en proyectos de Ciencia de Datos y Machine Learning. 18 lecciones.

Matplotlib para Ciencia de Datos y Machine Learning
Matplotlib para Ciencia de Datos y Machine Learning

Curso práctico en donde aprenderás a usar Matplotlib, la librería de visualización de Python, fundamental en cualquier proyecto de Ciencia de Datos y Machine Learning. 17 lecciones.

Cálculo para Ciencia de Datos y Machine Learning
Cálculo para Ciencia de Datos y Machine Learning

Curso teórico en donde aprenderás los conceptos y herramientas esenciales del Cálculo, un campo de las matemáticas fundamental para entender las diferentes técnicas y herramientas usadas en Ciencia de Datos y Machine Learning. 21 lecciones.

Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning
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.

NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning
NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning

Curso práctico en donde aprenderás a usar la librería Numpy, que permite realizar el procesamiento avanzado de arreglos numéricos en Python, una fase esencial en cualquier proyecto de Ciencia de Datos y Machine Learning. 16 lecciones.

Introducción al Machine Learning
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
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.

Python Nivel Avanzado
Python Nivel Avanzado

Curso práctico en donde aprenderás la manipulación avanzada (lectura, escritura, modificación) de diferentes tipos de archivos, el manejo de excepciones y cómo realizar Programación Orientada a Objetos en Python. 17 lecciones.

Aprendizaje por Refuerzo Nivel Intermedio
Aprendizaje por Refuerzo Nivel Intermedio

Curso teórico-práctico en donde aprenderás e implementarás en Python los principales algoritmos clásicos para la solución de problemas de Aprendizaje por Refuerzo. 16 lecciones.

Python Nivel Intermedio
Python Nivel Intermedio

Curso práctico donde aprenderás a usar la librería estándar de Python, las listas, tuplas, sets y diccionarios y funciones avanzadas para el procesamiento de strings. 24 lecciones.

Aprendizaje por Refuerzo nivel Básico
Aprendizaje por Refuerzo nivel Básico

Curso teórico donde aprenderás los conceptos básicos del Aprendizaje Reforzado, así como los elementos matemáticos fundamentales de los Procesos de Decisión de Markov. 18 lecciones

Curso Python nivel Básico
Python Nivel Básico

Curso práctico en donde aprenderás desde cero los conceptos básicos de programación de computadores usando Python. 25 lecciones.

Fundamentos Deep Learning con Python
Fundamentos de Deep Learning con Python

Curso teórico-práctico en donde aprenderás todo acerca de las Redes Neuronales, Convolucionales, Recurrentes, LSTM y Transformer. 111 lecciones.

Últimas lecciones

4 - Código fuente y archivo requirements.txt para un proyecto Docker

(Febrero 20, 2024 - Docker)

En esta lección veremos cómo preparar el código fuente y cómo crear el archivo 'requirements.txt' para nuestro proyecto Docker.

3 - El flujo de trabajo con Docker

(Febrero 17, 2024 - Docker)

En esta lección vamos a entender el procedimiento paso a paso que usualmente tendremos que llevar a cabo para hacer un uso efectivo de Docker en nuestros proyectos de MLOps.

2 - ¿Cómo instalar Docker?

(Febrero 15, 2024 - Docker)

En esta segunda lección veremos cómo instalar Docker en nuestros computadores y cómo verificar esta instalación tanto en Windows como en Mac.

1 - Qué es Docker y su utilidad en el Machine Learning Operations

(Febrero 13, 2024 - Docker)

En esta primera lección del curso vamos a entender qué es el Machine Learning Operations y cómo Docker juega un papel clave en este campo del Machine Learning.

10 - El 'merging' en acción

(Febrero 10, 2024 - Git y GitHub)

En esta última lección del curso veremos el merging: cómo fusionar una rama secundaria en la rama principal de un repositorio de Git/GitHub.

9 - El 'branching' en acción

(Febrero 8, 2024 - Git y GitHub)

En esta lección veremos de forma práctica cómo implementar el branching en un repositorio de Git/GitHub.

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