Si eres alumno del curso puedes encontrar tus notas aquí 😄.
Durante el curso el alumno aprenderá el flujo de trabajo que debe seguir un data scientist al involucrarse en un proyecto de Machine Learning. También se espera que el alumno obtenga conocimiento de los modelos y técnicas más famosas del área tanto a nivel teórico como práctico:
- Desde el punto de vista teórico, el alumno aprenderá la formalización del problema de aprendizaje desde el punto de vista estadístico. Además, el alumno será capaz de entender los fundamentos teóricos de los modelos vistos en este curso.
- Desde el punto de vista práctico, el curso contempla el estudio de frameworks y liberías ampliamente utilizados en entornos de producción de proyectos de Machine Learning.
Finalmente, también se contempla estudiar técnicas para medir el desempeño de estos algoritmos y optimizar su funcionamiento. Al final del curso el alumno conocerá en qué contexto usar cada uno de los modelos, entendiendo sus ventajas y desventajes. Además podrá desarrollar algunos de estos modelos desde cero.
| Evaluación | Fecha de publicación | Contenido |
|---|---|---|
| Actividad 00 | 19 de agosto | Introducción a Python |
| Actividad 01 | 26 de agosto | Pandas y Scikit Learn |
| Actividad 02 | 09 de septiembre | Clasificación y Naive Bayes |
| Control 01 | 16 de septiembre | Regresión Lineal, Polinomial y Gradient Descent |
| Actividad 03 | 30 de septiembre | Regresión Logística |
| Actividad 04 | 28 de octubre | SVM y Kernels |
| Control (Bonus) | 04 de noviembre | Árboles de Decisión |
| Actividad 05 | 11 de noviembre | Random Forest y Boosting |
| Actividad (Bonus) | 18 de noviembre | Reducción de Dimensionalidad y Clustering |
| Control 02 | 25 de noviembre | Introducción a Redes Neuronales |
| Actividad 06 | 02 de diciembre | Redes Convolucionales |
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