Al certificarte podrás aplicar conceptos fundamentales de aprendizaje automático para preparar datos, entrenar modelos supervisados básicos y evaluar su desempeño mediante métricas estándar, integrando estos procesos en flujos reproducibles orientados al análisis predictivo. Acreditarás la capacidad de seleccionar técnicas apropiadas según el tipo de problema y documentar resultados de manera clara. Esta certificación puede integrarse a tu portafolio y mostrarse en tu perfil profesional o en plataformas como LinkedIn.
Objetivos
- Analizar conjuntos de datos para determinar su idoneidad en tareas de aprendizaje supervisado.
- Aplicar procesos de limpieza, partición y preparación de datos para entrenamiento y validación.
- Implementar modelos básicos como regresión y clasificación utilizando bibliotecas comunes.
- Evaluar resultados mediante métricas estándar y documentar conclusiones de forma estructurada.
Alcance
Incluye preparación de datos, división en conjuntos de entrenamiento y prueba, implementación de modelos supervisados elementales, ajuste básico de hiperparámetros, uso de métricas de evaluación y documentación esencial de procesos y resultados en tareas introductorias de aprendizaje automático.