Fundamentos de Machine Learning

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Potencializa tu carrera con la Ciencia de Datos en Python.

La Ciencia de Datos es un área interdisciplinaria que se nutre de diversas técnicas. Una de ellas es Machine Learning, la aproximación a la Inteligencia Artificial en donde las matemáticas y la programación son elementos absolutamente necesarios.

Trabajo
individual

    Contenido y prácticas de modo on-demand para personas ocupadas pero comprometidas en acelerar sus carreras.

Clases
en vivo

    Clases en vivo de lunes a jueves para resolver dudas técnicas. Una vez semana Clases Máster con invitados expertos.

Asesoría y
comunidad

    Intégrate a la clase. Recibe consejos y comunícate con estudiantes y maestros con la plataforma única de Blenio.

Casos prácticos

Usa Python para profundizar las habilidades técnicas más utilizadas en Machine Learning mediante ejemplos que podrás relacionar con casos prácticos de tu área de conocimiento.

Egresados de este curso

Los egresados de este curso tendrán una amplia perspectiva sobre Machine Learning, sus aplicaciones y el uso de Python en distintos entornos: Data Analytics, Data Science, Business Intelligence y Big Data. 

Empieza tu camino con los

Fundamentos de ML

Módulo 1: Optimización y Python

La optimización es una de las técnicas más importantes en Machine Learning ya que nos permite solucionar problemas complicados de la vida real. Uno de los principales retos para poder dominarla es un planteamiento correcto del problema utilizando el lenguaje matemático. Durante el curso haremos énfasis en esta habilidad mediante numerosos ejemplos y aprenderemos cómo con la flexibilidad de Python, es posible solucionar un problema real de optimización de manera ágil.

Semana 0

Nociones Básicas

  • Alan Turing y la computación
  • ¿Qué es un Algoritmo?
  • ¿Qué es Machine Learning?
  • Pandas y Numpy

Semana 1

Rudimentos Matemáticos y Visualización en Python

  • Ecuaciones lineales e hiperplanos
  • Programación lineal y sus aplicaciones
  • Graficas de Hiperplanos en Python
  • Solución de ecuaciones en Python

Semana 2

Emparejamientos Estables

  • Planteamiento del problema y discusión sobre problemas afines
  • El algoritmo de Shapley-Gale
  • Aplicaciones al reclutamiento labora
  • Solución en Python

Semana 3

Clasificación en Imágenes del Tejido Cancerígeno

  • Vectorización de imágenes
  • Procesamiento de imágenes
  • Machine Learning y programación lineal
  • Clasificación de dígitos y otras aplicaciones en Python

Módulo 2: Probabilidad y Python​

La primera parte del curso es una introducción a los componentes más sencillos del Python, pero en esta segunda parte aprovecharemos el potencial de esta magnífica herramienta. Aquí vemos que la probabilidad y la estadística son fundamentales para obtener soluciones robustas a los problemas concretos que se busca solucionar en Machine Learning. 

Semana 4

Probabilidad y Web Scraping en Python​

  • Espacios y medidas de probabilidad
  • Simulación estocástica en Python
  • Independencia estadística y el Teorema de Bayes
  • Web Scraping en Python

Semana 5

Análisis de sentimientos en redes sociales​

  • Vectorización de texto y distribuciones de probabilidad
  • Procesamiento de Texto
  • Naïve Bayes Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Análisis de sentimientos en Python

Semana 6

Redes Bayesianas​

  • Distribuciones marginales y conjuntas
  • Redes bayesianas
  • Construcción de Redes Bayesianas en Python
  • Inferencia de la supervivencia a bordo del Titanic

Empieza tu camino con los

Clases Máster

David-Ruiz

David Ruiz

Líder de Datos y Analíticos, AI y ML en Google México.

22 años de trayectoria en ventas de soluciones de software. Asesor de clientes y asociados para generar procesos de transformación.

DIEGO-A.-LURSSEN-S

Diego A. Liego A. Lürssen S

Más de 10 años de experiencia aplicada a campos de inteligencia comercial E2E, Analítica Avanzada.

22 años de trayectoria en ventas de soluciones de software. Asesor de clientes y asociados para generar procesos de transformación.

Eduardo Ramírez

José Manuel Toral

Lead Data Scientist. Artificial Intelligence Director.

22 años de trayectoria en ventas de soluciones de software. Asesor de clientes y asociados para generar procesos de transformación.

Aldo Guzman Saenz

Isaac Carrada

Topological Data Analysis at IBM.

22 años de trayectoria en ventas de soluciones de software. Asesor de clientes y asociados para generar procesos de transformación.

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José Manuel Toral

Politólogo e internacionalista por el CIDE y maestro en política pública por la Universidad de Chicago.

22 años de trayectoria en ventas de soluciones de software. Asesor de clientes y asociados para generar procesos de transformación.

Isaac

Isaac Carrada

Developer Product Marketing Manager at Microsoft | DevRel | Technical evangelist | Keynote Speaker | AI, Cybersecurity & Cloud

22 años de trayectoria en ventas de soluciones de software. Asesor de clientes y asociados para generar procesos de transformación.

Acelera tu camino en Data Science.

Recibe consejos sobre la industria de Data y cómo integrarte a ella. Estudia el contenido del curso de forma individual y asiste a asesorías por las tardes para resolver dudas. Participa semanalmente en Clases Máster para contextualizar tus nuevos conocimientos. 

Nivela tu carrera con las oportunidades de hoy

Integra la ciencia de datos a las disciplinas de Ciencia Sociales, Comunicación, Mercadotecnia, Negocios, Ciencias Políticas, Economía, Medicina, Salud, Investigación, Desarrollo, Comunicación, Marketing Digital, Administración y otras.

Conoce a tus profesores

Alfonso Ruiz

Alfonso Ruiz estudió matemáticas en la UNAM, en la Université d’Orsay y en Oxford University. Durante su carrera ha visitado y expuesto su trabajo en diversas instituciones tales como UCLA, Universität Münster, Notre Dame University, Institute Henri Poincaré, IHES, CIRM, Sophus Lie Conference Centre, CIMAT, University of Miami entre otros. Actualmente es Director del Colegio de Matemáticas Bourbaki y dedica su tiempo a convertir la institución en un centro de enseñanza e investigación de primer nivel.

Especialización en Deep Learning

Ana Isabel Ascencio

Ana Isabel Ascencio Pedraza es Científica de Datos con más de 20 años de experiencia en análisis de datos para la toma de decisiones. Estudió Ingeniería Electromecánica en la Universidad Iberoamericana León, Métodos Estadísticos en el Centro de Investigaciones en Matemáticas (CIMAT) y Ciencia de Datos en el Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información (INFOTEC). Actualmente es consultora en Ciencia de Datos y Analítica Avanzada.

Clase abierta sin costo

Sesión Informativa

En esta sesión tendrás la oportunidad de preguntar lo que quisieras sobre las Ciencias de Datos y los cursos.

Cada jueves sin costo:
México 🇲🇽 7:00pm (CST)
Colombia/Perú 🇨🇴🇵🇪 8:00pm (GMT-5)
Argentina 🇦🇷 9:00pm (GMT-3)

Preguntas frequentes

¡Sí! Te otorgamos un certificado después de completar todas las actividades en el curso. 

Las clases remotas en vivo son de 18:00-19:00 hora del Centro de México.

Sí, puedes pagar hasta 12 meses sin intereses (MSI) con Mercado Libre en México.

Tu despeño es nuestra prioridad. Si no estás satisfecho/a por cualquier razón avísanos dentro de la primera semana, y te reembolsamos sin preguntas. 

Sí, es necesario tener un nivel de matemáticas de Bachillerato y simplemente no tener miedo a los números. 

No, aunque sí usamos una plataforma digital y la dinámica es totalmente remota, tú eres parte de algo más grande. En esta clase tendrás asesorías y apoyo por parte de nuestro equipo para que te gradúes de forma satisfactoria.

Sí, todas las clases son grabadas. Si no puedes llegar a la clase lo puedas ver después en Zoom desde la plataforma. 

¿Tienes dudas?

Hola Soy Alejando, programador, emprendedor y director de admisiones en Blenio. Por favor avísame si tienes dudas sobre el programa.

No Inscrito
Sin costo

Curso Includes

  • 24 Lecciones
  • 62 Temas
  • 3 Cuestionarios
  • FML

    Fundamentos de Machine Learning

    Próximas Fechas:

    • 15/02/2021 - 01/04/2021
    • 29/03/2021 - 05/05/2021

    Clases remotas de lunes a jueves
    6:00pm a 7:00pm (GTM -5)

    10,000 MXN

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    Curso Includes

    • 25 Lecciones
    • 176 Temas