Acerca del programa
Domina los fundamentos del Machine Learning y lleva tu perfil técnico al siguiente nivel 🚀
Este programa está diseñado para profesionales que desean especializarse en inteligencia artificial aplicando modelos de Machine Learning en entornos reales.
Aprenderás a construir, entrenar y desplegar modelos predictivos utilizando herramientas modernas como TensorFlow, Scikit-learn y Keras, siguiendo metodologías prácticas del sector.
Desde la regresión lineal hasta redes neuronales profundas, pasando por algoritmos de clasificación supervisada, técnicas de clustering y procesamiento de lenguaje natural (NLP), este curso te prepara para enfrentar desafíos reales del mundo de los datos.
A lo largo de 8 sesiones intensivas, dominarás los fundamentos esenciales del Machine Learning y desarrollarás tu propio proyecto final, listo para incluir en tu portafolio profesional.
¿Por qué especializarte en este programa?
Porque el mundo está migrando hacia soluciones inteligentes, y quienes dominen el uso práctico del Machine Learning tendrán una ventaja competitiva abismal. Este programa está diseñado para profesionales técnicos que quieren aplicar IA en la vida real, sin perder tiempo en teoría abstracta. Aprenderás desde cómo funcionan los modelos hasta cómo implementarlos paso a paso, con herramientas actuales como Python, Scikit-Learn, Pandas y más.
No necesitas ser científico de datos, pero sí tener visión de futuro. Aquí te formamos como un verdadero AI Engineer, capaz de construir soluciones reales que impactan.
¿Qué ganarías al terminar el programa?
Al concluir este programa, serás capaz de diseñar, entrenar y aplicar modelos de machine learning en contextos reales, desde clasificación de datos hasta análisis predictivo.
Ganarás una certificación de alto nivel, conocimientos prácticos alineados a los estándares actuales del mercado y un portafolio de ejercicios aplicables a empresas tecnológicas, financieras, educativas y más.
Además, estarás listo para avanzar a frameworks más complejos como TensorFlow o PyTorch, si así lo decides.
Te conviertes en un perfil altamente demandado y listo para liderar la transformación digital desde el núcleo: los datos.
Metodología 80/20
- Enfoque 20% teoría / 80% práctica: sesiones dinámicas orientadas a construir soluciones paso a paso, con micro-aprendizajes y actividades aplicadas desde la primera clase. Cada clase dura 150 minutos: máx. 30 min de teoría y 120 min de práctica con ejercicios guiados, datasets y plantillas (ej.: Byte y herramientas afines).
Pre-requisitos
- Dominio básico de Python
- Álgebra lineal
- Cálculo diferencial e integrales, y conocimientos introductorios en estadística.
