Proyectos de aprendizaje automático aplicado: preparar, predecir y comparar

Conecta la preparación de datos con proyectos predictivos y una evaluación cuidadosa.

¿Buscas tutoriales paso a paso sobre herramientas de IA concretas?

Descripción del curso

Los ejemplos conectan preparación de datos, clasificación, agrupamiento y pronóstico temporal. Las actividades tratan la definición del objetivo, las fugas de datos, las referencias y los límites de generalización. Utiliza datos públicos o sintéticos y documenta incertidumbre y reproducibilidad.

Crear un plan de preparación con valores ausentes, codificación, objetivo y separación de datos. Explicar las diferencias entre clasificación, agrupamiento y pronóstico temporal. Comparar resultados con una referencia e indicar pruebas necesarias antes de transferirlos.

Es útil conocer los fundamentos de Python, tablas y aprendizaje automático. Las actividades también pueden hacerse por escrito. Usa datos públicos o sintéticos, nunca personales, y no bases decisiones importantes en un ejercicio.

Personas con conocimientos básicos que quieren desarrollar habilidades prácticas e independientes

Quienes aprenden mejor con ejemplos, lecciones guiadas y práctica

Profesionales, creadores y desarrolladores independientes que buscan un flujo de trabajo repetible

La lección 1 es gratis

4 lecciones · Intermedio · Curso completo.

Contenido de curso con licencia abierta · licencia CC BY · licencia verificada

Este curso utiliza material con licencia CC BY atribuido a su proveedor de contenido o a quien lo publicó. La reproducción de las lecciones solo está disponible tras iniciar sesión y superar las comprobaciones de publicación y licencia.