Martes y Jueves 18:30 - 20:30 del 06 de mayo del 2024 hasta el 26 de junio del 2025.
En el mundo dinámico de la Ciencia de Datos, la clave para destacarse es dominar los algoritmos que impulsan la inteligencia artificial moderna. Si aspiras a convertirte en un Data Scientist altamente calificado, este curso te ofrece una formación sólida y práctica en Machine Learning, Deep Learning y sus aplicaciones más innovadoras.
🎯 Objetivo del Curso:
Formar a futuros Data Scientists entregándoles un conocimiento profundo sobre algoritmos avanzados de Machine Learning y Deep Learning. Más que usar herramientas, aprenderás cómo funcionan, por qué funcionan y cómo aplicarlas de forma robusta para lograr resultados confiables en entornos reales.
🧠 Temas Clave del Curso:
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Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning
Introducción a los conceptos esenciales y su impacto en la toma de decisiones automatizadas. -
Regresión Lineal y Logística
Predicciones y clasificación con modelos estadísticos fundamentales. -
Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
Construcción de modelos interpretables y robustos. -
Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
Clasificación precisa con separación óptima de clases y manejo de datos no lineales. -
Algoritmos de Ensamble y Basados en Vecinos
Gradient Boosting, XGBoost, y K-NN para mejorar el rendimiento del modelo. -
Clustering y Agrupamiento
K-Means y DBSCAN para segmentar datos sin supervisión. -
Redes Neuronales Artificiales
Arquitecturas básicas, funciones de activación y aprendizaje supervisado. -
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Aplicaciones en visión por computadora, estructura y casos reales. -
Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Modelado de secuencias y series temporales. LSTM y GRU para problemas dependientes del tiempo. -
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Técnicas de NLP modernas: tokenización, embeddings, análisis de texto y modelado de lenguaje. -
Reinforcement Learning (RL)
Aprendizaje basado en recompensas, toma de decisiones secuenciales y agentes inteligentes. -
Autoencoders y Generative Adversarial Networks (GANs)
Representaciones comprimidas, generación de datos sintéticos y aplicaciones creativas de la IA.
🧪 Metodología de Enseñanza:
Este curso combina teoría de alto nivel con una aplicación práctica intensiva. A través de ejercicios, ejemplos reales y proyectos, desarrollarás competencias clave para implementar soluciones avanzadas en distintos contextos.
🌟 Beneficios del Curso:
- Certificación al completar exitosamente el programa 🏆
- Desarrollo de proyectos aplicando Python, el lenguaje líder en Ciencia de Datos 🐍
- Reflexión crítica sobre la ética y responsabilidad del uso de la inteligencia artificial
- Acceso a profesores expertos y posibilidad de interacción en clases y webinars en vivo 💬
📘 Requisitos Previos:
Conocimientos básicos en Ciencia de Datos son recomendables, pero no excluyentes. El curso está diseñado para acompañarte paso a paso hacia un dominio avanzado.
🚀 Inscríbete ahora y transforma tu carrera:
Domina los algoritmos que están cambiando el mundo y conviértete en un Data Scientist listo para los desafíos más exigentes del mercado.