MACHINE LEARNING CON PYTHON (20 HECSE – CONAC)

Fecha de Inicio: 13 de septiembre de 2025

Duración: 30 Horas (20 HECSE CONAC)

Modalidades: Live Stream / Presencial C. de México.

Inversión: $5,500.00 + I.V.A. / $6,500.00 + I.V.A.

Promoción: 15% de Descuento

MÓDULO I: MODELOS SUPERVISADOS

• Algoritmos de ML
• Regresión Lineal, Regresión Logística y Stochastic Gradient Descent
• Regresión con Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
• Clasificación con Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
• K-NEAREST-NEIGHBOR (KNN)
• Support Vector Machine

MÓDULO II: MODELOS NO SUPERVISADOS

• Hierarchical Clustering
• K-MEANS
• Principal Component Analysis

MÓDULO III: OPTIMIZACIÓN DE PARÁMETROS

• Feature Selection
• Uso de Métricas para Evaluación de Modelos
• Generación de Batch para Validación Cruzada
• Gridsearchcv

Para tomar este curso es necesario tener conocimientos de: Carga y manipulación de dataframes, listas y loops con Pandas, deseable tener nociones de gráficos con seaborn.

SI NO SE TIENEN ESTOS CONOCIMIENTOS, SE RECOMIENDA TOMAR EL CURSO PYTHON BÁSICO

Andrés Octavio

Actuario, científico de datos en BBVA: forma parte de un grupo de Científicos de Datos en el área de ingeniería con tareas de desarrollar modelos predictivos para las diferentes Subdirecciones. Trabaja y explota la volumetría de las bases con Spark y modelos en Pyspark, Python y R (Árboles y Bosques de decisión, regresión logística, Perceptrón Multicapa, Cluster y Análisis de componentes principales, entre otros). Cuenta con amplia experiencia docente, dirigiendo cursos exitosamente en RHCECAM División Capacitación.