Machine Learning y Data Science: Curso Completo con Python

¡Hola a todos y bienvenidos a este curso sobre los fundamentos del Machine Learning y su aplicación en la solución de problemas reales mediante el uso de Python 3! 🚀✨

Mi nombre es Santiago Hernández y voy a ser vuestro instructor a lo largo de este program formativo. 👨‍🏫 Siéntense libre de conocer más sobre mí en la biografía o en el vídeo "Presentación del instructor" para que puedan confiar en mi experiencia y enfoque didáctico.

A lo largo de este curso sobre Machine Learning y Data Science, te presentaré desde un nivel muy básico, todos los fundamentos teóricos y matemáticos necesarios para comprender en detalle el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje automático y las técnicas de ciencia de datos más importantes. 📚✍️

Enfoque práctico: Me he centrado en un enfoque práctico para que podáis visualizar y comprender gráficamente todas las intuiciones matemáticas subyacentes al Machine Learning. Este curso no está destinado únicamente a matemáticos; es una invitación abierta a todos aquellos interesados en dominar este campo para resolver problemas reales, con lo cual podréis implementar en Python 3 las principales técnicas existentes y comprender los algoritmos futuros. 🔍💻

Y lo mejor de todo, a través de proyectos reales que te permitirán poner en práctica lo aprendido y desarrollar un portafolio sólido en Machine Learning con Python.

🛠️ Herramientas y Tecnologías Clave:

• Jupyter Notebook, Jupyter Lab, Google Colaboratory
• Numpy, Pandas, Matplotlib
• Support Vector Machines (SVM)
• Árboles de decisión y conjuntos de árboles (Random Forests)
• Algoritmos de Clustering (Kmeans, Dbscan)
• Algoritmos basados en probabilidad (Naive Bayes)
• Anomaly Detection
• Redes Neuronales Artificiales y Deep Learning

📖 Contenido del Curso:

1. Bienvenido al curso: Machine Learning desde cero. Proyectos reales en Python 3
2. Machine Learning: Contexto y Motivación
3. Creación de entorno de aprendizaje para Python 3
4. ¿Qué es el Machine Learning?
   • Aprendizaje Supervisado, No Supervisado, Online, Batch, por Instancias y por Modelos
5. Regresión y Clasificación: Regresión Lineal, Regresión Logística
6. Creación de un proyecto de Machine Learning
   • Visualización del conjunto de datos, Overfitting, Underfitting, Evaluación, Selección del modelo
7. Support Vector Machines (SVM)
8. Árboles de decisión y conjuntos de árboles (Random Forests)
9. Algoritmos de Clustering
   • Kmeans, Dbscan, Purity Score, Silhouette coefficient, Calinski & Harabasz index
10. Algoritmos de Machine Learning basados en probabilidad (Naive Bayes)
11. Anomaly Detection
    • Gaussian distribution, Multivariate Gaussian distribution, Random Forest
12. Redes Neuronales Artificiales y Deep Learning
    • Threshold Logic Unit, Perceptrón, Perceptrón Multicapa, Redes Neuronales Profundas (RNP)
13. Despedida del curso: Machine Learning desde cero. Proyectos reales en Python 3

¡Estoy emocionado de acompañarles en este viaje hacia el dominio del Machine Learning con Python! Así que ponemos nuestro casco de seguridad digital, listos para sumergirnos en un mundo de datos y aprendizaje automático. 🤖🚀

¡Inscribete y comienza a transformar tus datos en conocimiento!