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Machine Learning: De la Teoría a la Práctica
Este curso te capacita para diseñar, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning aplicados a problemas reales de negocio. Aprenderás algoritmos supervisados y no supervisados, preprocesamiento de datos y técnicas de optimización con herramientas profesionales como Python, scikit-learn y TensorFlow. Orientado a profesionales que quieren incorporar la inteligencia artificial a sus proyectos con metodología práctica y casos de uso del sector.
¿Qué aprenderás en este curso?
- Desarrollar modelos predictivos utilizando algoritmos de clasificación y regresión
- Preprocesar y limpiar datasets complejos para entrenamientos efectivos
- Aplicar técnicas de validación cruzada y optimización de hiperparámetros
- Implementar redes neuronales básicas y modelos de deep learning
- Evaluar el rendimiento de modelos mediante métricas profesionales
- Desplegar soluciones de ML en entornos de producción
¿Para quien es?
- Profesionales de análisis de datos que quieren avanzar hacia Machine Learning
- Desarrolladores de software interesados en integrar IA en sus aplicaciones
- Analistas de negocio que buscan incorporar modelos predictivos a su trabajo
- Profesionales en transición hacia roles de Data Science o AI
Centro de Formación
Centro especializado en formación de Data Science y AI con laboratorios equipados con estaciones de trabajo de alto rendimiento y GPUs. Nuestros formadores son profesionales en activo en empresas tecnológicas que combinan conocimiento académico con experiencia real en proyectos de Machine Learning.
Contenido del Curso
Unidad 1: Fundamentos de Machine Learning
- Introducción a conceptos clave y el ecosistema de herramientas.
- Comprender los tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo
- Diferenciar problemas de clasificación, regresión y clustering
- Configurar entornos de desarrollo con Python, Jupyter y librerías esenciales
- Conocer el flujo de trabajo end-to-end de un proyecto de ML
Unidad 2: Preprocesamiento y Exploración de Datos
- Técnicas para preparar datos de calidad antes del entrenamiento.
- Limpiar datasets: manejo de valores nulos, outliers y duplicados
- Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) con Pandas y visualizaciones
- Aplicar técnicas de feature engineering y selección de variables
- Normalizar y estandarizar datos para mejorar el rendimiento de modelos
Unidad 3: Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
- Modelos fundamentales para predicción y clasificación.
- Implementar regresión lineal y logística desde cero y con scikit-learn
- Aplicar árboles de decisión y random forests en casos prácticos
- Utilizar Support Vector Machines (SVM) para clasificación compleja
- Comparar K-Nearest Neighbors (KNN) y otros algoritmos según el contexto
Unidad 4: Validación y Optimización de Modelos
- Métodos para mejorar la precisión y generalización.
- Aplicar cross-validation y técnicas de train-test split
- Detectar y solucionar problemas de overfitting y underfitting
- Optimizar hiperparámetros con Grid Search y Random Search
- Interpretar métricas: accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC
Unidad 5: Aprendizaje No Supervisado
- Técnicas para descubrir patrones sin etiquetas previas.
- Implementar algoritmos de clustering: K-Means, DBSCAN, hierarchical clustering
- Reducir dimensionalidad con PCA y t-SNE para visualización
- Aplicar técnicas de detección de anomalías en datasets reales
- Evaluar calidad de clusters mediante silhouette score y elbow method
Unidad 6: Introducción a Deep Learning
- Construcción de redes neuronales para problemas complejos.
- Comprender la arquitectura de redes neuronales: capas, activaciones, backpropagation
- Construir redes neuronales con TensorFlow/Keras para clasificación
- Aplicar redes convolucionales (CNN) básicas para procesamiento de imágenes
- Entrenar modelos con GPUs y ajustar learning rate y batch size
Unidad 7: Gestión de Proyectos de Machine Learning
- Buenas prácticas para trabajo profesional en ML.
- Versionado de modelos y datasets con Git y DVC
- Documentar experimentos con MLflow o Weights & Biases
- Gestionar pipelines de datos reproducibles
- Aplicar principios de MLOps para despliegue sostenible
Unidad 8: Despliegue y Producción
- Llevar modelos entrenados a entornos reales de negocio.
- Serializar modelos con pickle y joblib para reutilización
- Crear APIs con Flask o FastAPI para servir predicciones
- Dockerizar aplicaciones de ML para portabilidad
- Monitorizar modelos en producción y detectar data drift
