Machine Learning
de la formulación al despliegue
Un curso para formular, construir, evaluar y desplegar soluciones de Machine Learning sobre datos reales: con las matemáticas que hacen falta, notebooks ejecutables y un proyecto que termina como una API trazable.
Seis módulos, una sola ruta
De los fundamentos al despliegue. Cada módulo cierra con ejercicios y un quiz; el proyecto integrador crece con cada uno.
Fundamentos y ciclo de vida
Datos: preprocesamiento e ingeniería de características
Supervisado I: regresión y evaluación
Supervisado II: clasificación y ensambles
No supervisado y deep learning
MLOps: trazabilidad y despliegue
Tres pasos para empezar
Instala el entorno
Git, Miniconda, el entorno ml-curso y VS Code, con un script que verifica que todo quedó bien. 45–90 min, antes de la primera sesión.
Lee el programa
Malla de 14 sesiones, objetivos y evaluación. Es la fuente de verdad del curso: si algo contradice al programa, manda el programa.
03Empieza el módulo 1
Cada lección tiene teoría con LaTeX, notebooks de intuición y aplicados, ejercicios y un quiz de cierre. Marca tu avance a medida que avanzas.