Cursos de Machine Learning y Data Science

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.. Inicia el 14 de diciembre de 2022. 16 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.

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

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

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

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

Python Nivel Básico

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

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.

13 - Proyecto final: limpieza, análisis y clasificación de datos con NumPy

(Enero 11, 2023 - NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En este proyecto final usaremos varias herramientas de NumPy para abordar un problema de segmentación de clientes

12 - Funciones avanzadas en NumPy

(Enero 9, 2023 - NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección veremos funciones para concatenar arreglos y las funciones 'where' y 'random.seed' usadas comúnmente en proyectos de Machine Learning y Ciencia de Datos.

11 - Copias 'shallow' y 'deep' en arreglos Numpy

(Enero 6, 2023 - NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección veremos en detalle en qué consisten las copias 'shallow' y 'deep' que permiten mantener o no una copia de un arreglo al momento de procesarlo.

10 - Indexación y slicing de arreglos

(Enero 4, 2023 - NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección hablaremos de la indexación y el slicing, que permiten operar sobre elementos específicos o sobre porciones de un arreglo de NumPy.

9 - Funciones universales (ufunc) de NumPy

(Enero 2, 2023 - NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección veremos las funciones universales de NumPy, que permiten realizar operaciones matemáticas, trigonométricas y de álgebra lineal sobre arreglos individuales o sobre múltiples arreglos.

8 - Métodos de un arreglo

(Diciembre 30, 2022 - NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección veremos los principales métodos disponibles en los arreglos y que usualmente encontraremos en diferentes proyectos de Machine Learning y Ciencia de Datos.