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De los pilotos a la
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IA para Equipos Técnicos

Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje supervisado impulsa sistemas predictivos que hoy usan los productos y operaciones empresariales. Este programa ofrece un enfoque práctico y guiado por métricas para entrenar y mejorar modelos de machine learning utilizando casos reales.
Contáctanos
Desarrolla habilidades sólidas en preparación de features, métricas de clasificación y regresión, manejo de datos desbalanceados y ajustes prácticos de modelos.
Duración
30 horas
Nivel
Intermedio
Man in a cream sweater smiling while working on a laptop in a warmly lit room.

Qué ofrece el programa

Domina las métricas del aprendizaje supervisado
Aprende cómo funcionan la exactitud, precisión, F1-score, curvas ROC, y las métricas de regresión; y cómo elegir la más adecuada para cada tarea.
Mejora el rendimiento de tus modelos
Practica técnicas de ajuste como ingeniería de características, escalado, codificación categórica y comparación de algoritmos.
Enfrenta desafíos reales de datos
Trabaja con clases desbalanceadas, optimiza umbrales de decisión y aplica criterios basados en métricas para seleccionar el mejor modelo para un escenario de negocio.

¿A quién está dirigido?

Personas que están ingresando a roles de datos, analítica o machine learning.
Profesionales que ya conocen lo básico de ML y quieren profundizar en evaluación y mejora.
Equipos que se están preparando para construir modelos confiables en producción.
Man wearing glasses and a black turtleneck sweater typing on a laptop at a wooden desk with a smartphone placed beside it.

Requisitos sugeridos

Comprendes los conceptos básicos del aprendizaje supervisado.
Te sientes cómodo con Python sencillo y cálculos tipo hoja de cálculo.
Prefieres aprender con ejemplos prácticos y experimentación iterativa.

Módulos del programa

9 Módulos
Módulo 1. Introducción al curso
Módulo 2. Evaluación inicial
Módulo 3. Codificación y estandarización de datos
Módulo 4. Métricas de clasificación
Módulo 5. Clasificación desbalanceada
Módulo 6. Métricas de regresión
Módulo 7. Projecto final
Módulo 8. Evaluación final
Módulo 9. Conclusión

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