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Python & Scikit-learn para ML
Impulsa tu perfil con una microcredencial diseñada para fortalecer tus bases en machine learning aplicado, construir modelos con precisión y crear pipelines completos que integren preprocesamiento, validación y evaluación.
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Domina el machine learning clásico con Python y Scikit-learn para construir modelos escalables y reproducibles
El machine learning aplicado requiere más que entrenar modelos: implica preparar datos correctamente, construir pipelines sólidos, evaluar el rendimiento con métricas profesionales y asegurar reproducibilidad en cada paso. Esta microcredencial de Refáctika te guía en el uso práctico de Scikit-learn para crear soluciones de ML que integren preprocesamiento, modelado, validación y optimización. Aprenderás a diseñar modelos clásicos con buenas prácticas, gestionar el ciclo de vida del dato y desplegar pipelines que puedan escalar en entornos productivos.
En Refáctika te formamos con un programa completo que potenciará tu perfil y te permitirá responder a los desafíos éticos, técnicos y normativos que exige hoy la industria.
Transforma tus skills
Aprenderás a entrenar modelos clásicos como regresión, SVM, árboles de decisión y k-NN; a evaluar su rendimiento con métricas profesionales; y a aplicar técnicas de búsqueda de hiperparámetros para optimizar resultados. Conectarás teoría y práctica para implementar soluciones reproducibles, escalables y alineadas con estándares reales.
Lo que aprenderás
Una microcredencial para dominar el machine learning clásico con Python mediante pipelines eficientes y buenas prácticas. ¡Al finalizar, dominarás todas estas competencias!
Contenido del curso
Vídeos: 2.5 horas | Estudio y resolución de ejercicios: 17.5 horas | Realización proyecto final: 30 horas | 50 h de duración total
Sienta las bases con un temario que te introducirá en la materia para después avanzar hacia los conceptos más complejos.
Fundamentos de machine learning con Python y Scikit-learn Preparación de datos
Limpieza, preprocesamiento y escalado de características.
Construcción de pipelinesIntegración de pasos de preprocesamiento, modelado y validación.
Selección y validación de modelosEntrenamiento, cross-validation y ajuste de hiperparámetros.
Modelos clásicos de machine learningRegresión lineal, SVM, árboles de decisión y k-NN.
Evaluación de modelosMétricas, matrices de confusión, AUC-ROC y análisis de rendimiento.
Técnicas avanzadasGrid Search, RandomizedSearchCV, y optimización de hiperparámetros.
Buenas prácticas en machine learningReproducibilidad, manejo de versiones y control de experimentos.
Implementación de soluciones escalables con pipelines y modelos entrenados Proyecto aplicadoConstrucción de un pipeline con Scikit-learn y evaluación de un modelo clásico.
Descubre nuevas oportunidades profesionales
Tu perfil + esta microcredencial = ¡muchas más opciones laborales! Esta microcredencial te prepara para roles orientados al machine learning aplicado y la ingeniería de modelos clásicos en Python.
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(L)ectura
- Fija tu propio rumbo, conectando el contenido de esta microcredencial con tu realidad a través de un proyecto que elegirás tú mismo.
- Trabaja con un manual estructurado.
- Accede a cápsulas de microlearning y vídeos para integrar los conceptos clave.
- Analiza tus progresos con una evaluación y pasa de nivel.
(I)ndagación
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