CDIA · 5.º semestre

37 lecciones ≈ 351 min Gratis

Qué aprenderás

Recorrer en orden los contenidos de Aprendizaje No Supervisado y demostrar lo aprendido con evidencia.
Recorrer en orden los contenidos de Aprendizaje Supervisado y demostrar lo aprendido con evidencia.
Recorrer en orden los contenidos de Evaluación de Modelos y demostrar lo aprendido con evidencia.
Recorrer en orden los contenidos de Feature Engineering y demostrar lo aprendido con evidencia.
Recorrer en orden los contenidos de Fundamentos de Machine Learning y demostrar lo aprendido con evidencia.
Recorrer en orden los contenidos de Minería de Datos y demostrar lo aprendido con evidencia.

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Aprendizaje No Supervisado · 5.º semestre

6 lecciones · 57 min

Recorrer en orden los contenidos de Aprendizaje No Supervisado y demostrar lo aprendido con evidencia.

K-means por coordinación 9 min Clustering jerárquico y DBSCAN 9 min Evaluar agrupamientos 10 min PCA aplicado 9 min Reducción no lineal (t-SNE/UMAP) 10 min Detección de anomalías 10 min

Aprendizaje Supervisado · 5.º semestre

7 lecciones · 65 min

Recorrer en orden los contenidos de Aprendizaje Supervisado y demostrar lo aprendido con evidencia.

Vecinos más cercanos (KNN) 9 min Regresión logística como clasificador 9 min Árboles de decisión 9 min Máquinas de soporte vectorial 10 min Bagging y Random Forest 9 min Gradient Boosting 9 min Regresión regularizada 10 min

Evaluación de Modelos · 5.º semestre

7 lecciones · 68 min

Recorrer en orden los contenidos de Evaluación de Modelos y demostrar lo aprendido con evidencia.

Matriz de confusión 11 min Precisión, exhaustividad y F1 9 min Curva ROC y AUC 10 min Métricas de regresión (MAE, RMSE, R²) 9 min Validación cruzada k-fold 10 min Fuga de datos y optimismo 9 min Interpretabilidad: SHAP y LIME 10 min

Feature Engineering · 5.º semestre

4 lecciones · 36 min

Recorrer en orden los contenidos de Feature Engineering y demostrar lo aprendido con evidencia.

Transformaciones de variables 9 min Interacciones y agregaciones temporales 9 min Selección de características 9 min Codificación de texto y categorías 9 min

Fundamentos de Machine Learning · 5.º semestre

9 lecciones · 88 min

Recorrer en orden los contenidos de Fundamentos de Machine Learning y demostrar lo aprendido con evidencia.

Qué es aprender de datos 9 min Modelo, parámetros e hipótesis 10 min División train/validation/test 10 min Sobreajuste y subajuste 10 min Compromiso sesgo-varianza 10 min Pensar en términos de pérdida 10 min Descenso de gradiente 10 min Pipeline de scikit-learn 9 min De la idea al modelo evaluado 10 min

Minería de Datos · 5.º semestre

4 lecciones · 37 min

Recorrer en orden los contenidos de Minería de Datos y demostrar lo aprendido con evidencia.

Reglas de asociación y Apriori 9 min Métricas de interés y paradojas 9 min Modelado del KDD 9 min Minería de patrones secuenciales 10 min

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