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Desarrollo de Machine Learning con Python

La persona acreditada es capaz de desarrollar modelos de Machine Learning para la resolución de problemas de complejidad media a alta, empleando algoritmos supervisados y no supervisados, técnicas de ensamblaje de modelos y buenas prácticas de programación en Python de manera ingeniosa.

Habilidades adquiridas
Machine Learning Python Programación Modelos de Regresión Modelos de Clasificación Análisis de Desempeño Validación de Modelos Ensamblaje de Modelos Scikit-Learn Regresión Lineal
Información adicional de la credencial

Criterios

Autonomía: Trabajar bajo la dirección general.

Influencia: Interactuar e influir en sus colegas.

Complejidad: Aplicar y contribuir al pensamiento creativo o encontrar nuevas formas de completar tareas.

Habilidad: Describir los conceptos fundamentales del machine learning.

Habilidad: Explicar los modelos de regresión y clasificación, así como las técnicas de ensamblaje de modelos.

Habilidad: Utilizar métricas de análisis de desempeño y validación de modelos.

Curso: Aprovechar de 16 horas lectivas más 29 horas de trabajo extraclase, para un total de 45 horas, que corresponden a 1 crédito.

Evaluación: Aprobar el curso con un promedio mayor o igual a 70 en la calificación final.

SOFT-709