Desarrolla habilidades prácticas en ML aplicables en entornos empresariales.
Domina conceptos clave como álgebra lineal y aprendizaje no supervisado.
Adquiere experiencia en técnicas avanzadas como deep learning, series temporales y procesamiento de lenguaje natural (PLN).
Aplicaciones prácticas
Optimiza procesos empresariales con modelos predictivos.
Identifica patrones de comportamiento del cliente para mejorar la retención.
Construye modelos robustos para reconocimiento de imágenes, detección de anomalías y pronósticos de series temporales.
Ingeniería de Variables
Model Optimization
Deep Learning
Time Series Analysis
Visión por Computador
Gestor certificado
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Descubre cómo identificar patrones en datos no etiquetados, utilizando técnicas de aprendizaje no supervisado.
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Adquiere habilidades esenciales para científicos de datos dominando el álgebra lineal, aplicada a algoritmos de machine learning.
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