Curso de Data Science y Machine Learning

¿Qué Aprenderás en Este Curso?

Data Science y Machine Learning están transformando todas las industrias, desde finanzas y salud hasta marketing y tecnología. Las empresas buscan profesionales capaces de extraer valor de sus datos, identificar patrones ocultos y construir sistemas inteligentes que automaticen decisiones. Este curso integral te proporcionará todas las habilidades técnicas y conocimientos teóricos necesarios para convertirte en un científico de datos completo, capaz de trabajar en proyectos de análisis avanzado y desarrollo de modelos de machine learning.

Comenzarás con fundamentos sólidos de Python para ciencia de datos, dominando NumPy para computación numérica, pandas para manipulación y análisis de datos, y matplotlib/seaborn para visualización. Aprenderás a limpiar y preparar datos, manejar valores faltantes, detectar outliers, y realizar feature engineering. Dominarás técnicas de exploración de datos (EDA) para descubrir insights y patrones, y aprenderás a comunicar hallazgos de forma efectiva con visualizaciones impactantes.

En el módulo de estadística, cubrirás probabilidad, distribuciones, pruebas de hipótesis, intervalos de confianza, correlación y regresión. Comprenderás los fundamentos matemáticos que sustentan los algoritmos de machine learning. Avanzarás hacia machine learning supervisado con scikit-learn: regresión lineal y logística, árboles de decisión, random forests, support vector machines, y gradient boosting. Aprenderás cross-validation, tuning de hiperparámetros, y métricas de evaluación para clasificación y regresión.

El curso incluye un módulo extenso de deep learning con TensorFlow y Keras, donde construirás redes neuronales para visión por computadora con CNNs (Convolutional Neural Networks), procesamiento de lenguaje natural con RNNs y transformers, y series temporales. Aprenderás técnicas de regularización, optimización, y transfer learning para aprovechar modelos pre-entrenados. También cubrirás machine learning no supervisado: clustering con K-means y DBSCAN, reducción de dimensionalidad con PCA, y sistemas de recomendación.

Además, el curso incluye módulos de big data con PySpark para procesamiento distribuido, deployment de modelos en producción con Flask y FastAPI, MLOps para gestión del ciclo de vida de modelos, y ética en IA. Trabajarás en proyectos end-to-end: predicción de churn, detección de fraude, sistema de recomendación, clasificación de imágenes, análisis de sentimientos, y forecasting de series temporales. Al finalizar, tendrás un portfolio completo que demuestre tu capacidad para resolver problemas reales con data science y machine learning.

Características del Curso

• Más de 70 horas de contenido teórico-práctico
• Proyectos reales de análisis y modelado
• Notebooks interactivos con código completo
• Datasets reales para prácticas
• Fundamentos matemáticos y estadísticos
• Módulos de deep learning y NLP
• Deployment y MLOps en producción
• Certificado profesional en Data Science
• Preparación para entrevistas técnicas
• Comunidad de científicos de datos

¿Para Quién Es Este Curso?

Este curso es ideal para profesionales con conocimientos básicos de programación (preferiblemente Python) que quieren iniciar una carrera en data science. Es perfecto para analistas de negocio que desean agregar skills técnicos, ingenieros de software que quieren especializarse en ML, estadísticos que buscan aplicar sus conocimientos con herramientas modernas, y estudiantes de carreras STEM interesados en inteligencia artificial. También es excelente para investigadores, economistas, y profesionales de cualquier área que trabaje con datos y quiera extraer más valor de ellos. Se requieren conocimientos básicos de matemáticas y programación.