Online en Vivo / 40 Horas Académicas
Machine Learning para Programadores
Convierte a tus programadores en ingenieros que construyen con Machine Learning.
Programa intensivo en vivo de 40 horas para desarrolladores y analistas que necesitan dominar ML aplicado: desde regresión y clasificación hasta Deep Learning y Redes Neuronales. Todo en Python. Todo con casos reales.
Hablemos de las necesidades tecnológicas de tu empresa
¿Por qué inscribirse en este Workshop?
El Machine Learning ya no es territorio exclusivo de científicos de datos.
Las empresas que ganan hoy tienen desarrolladores y analistas capaces de construir modelos predictivos, identificar patrones en datos y automatizar decisiones complejas sin depender de un equipo externo de ML.
Este programa da a tus equipos técnicos las bases sólidas que necesitan — desde Python aplicado a datos hasta Deep Learning — con ejercicios prácticos que pueden implementar directamente en los proyectos de tu organización.
40 horas. En vivo. Con instructor experto. Aplicable desde la primera sesión.
¿Para quién es este workshop?
Ideal para empresas que buscan:
Que sus desarrolladores de software puedan integrar capacidades predictivas en sus aplicaciones sin depender de un data scientist
Que sus analistas de datos e ingenieros de datos pasen de reportes a modelos que generan valor automatizado
Que sus profesionales de Business Intelligence comprendan y aprovechen ML para decisiones más precisas
Reducir la dependencia de proveedores externos para proyectos de Machine Learning
Requisito técnico: experiencia en Python o programación. El programa incluye un repaso completo de Python orientado a datos antes de entrar a ML.
Objetivos de Aprendizaje
Al concluir el programa, tu equipo podrá:
Construir y evaluar modelos supervisados y no supervisados con Python: regresión, clasificación, árboles de decisión, SVM, KNN y más
Aplicar la metodología CRISP-DM para abordar proyectos de ML de principio a fin dentro de la empresa
Diseñar e implementar redes neuronales con comprensión real de sus fundamentos: capas, funciones de activación, backpropagation y optimización
Resolver problemas de datos reales: manejo de datos desequilibrados, series de tiempo y métodos de ensemble
Tomar decisiones técnicas informadas: cuándo usar un modelo simple vs. Deep Learning, y cómo evaluar el rendimiento correctamente
Beneficios del programa
40 horas en vivo con instructor experto. El programa más completo de ML para equipos técnicos: desde fundamentos de Python hasta Deep Learning y CNNs.
Material de referencia y recursos prácticos. Código, notebooks y guías que tu equipo puede reutilizar directamente en sus proyectos.
Grabaciones disponibles durante el programa. Ningún miembro del equipo se queda sin el contexto técnico de cada sesión.
Certificación que acredita la competencia. Válida internamente para desarrollo de talento y externamente en LinkedIn.
Red global de profesionales técnicos capacitados en IA y ML. Tu equipo se integra a una comunidad que sigue aprendiendo y compartiendo después del programa.
Temario
Repaso de Python
Introducción
IDEs y Herramientas para el análisis de datos
Tipos de datos y cadenas (strings)
Estructuras de control
Funciones y programación funcional
Colecciones
Orientado a Objetos
Módulos y Paquetes
Introducción al Análisis de Datos
Ciencia de Datos
Descripción General del Aprendizaje Automático
Descripción General de Paquetes de Análisis de Datos y ML
Conceptos Básicos de Aprendizaje Automático
Visión General
Por Qué Aprender
Aplicaciones
Proceso de Aprendizaje Automático
Tipos de Aprendizaje:
Data understanding
Aprendizaje Supervisado
Aprendizaje No Supervisado
Aprendizaje Semi-Supervisado
Aprendizaje Activo
Aprendizaje por Refuerzo
Aprendizaje por Lotes vs. en Línea (Batch vs Online Learning)
Aprendizaje Basado en Instancias vs. Basado en Modelos (Instance-based vs model-based learning)
Metodología CRISP – DM
Demostración – Tarea Completa de Aprendizaje Automático
Tareas de Regresión Lineal Simple y Clasificación
Preparación de Datos
Aprendizaje Supervisado
Regresiones
Clasificación
Regresión No Lineal
Paquete SciPy (Python)
Evaluación del Modelo usando Métricas
SVM
Ajuste de Hiperparámetros (Tuning hyper parameters)
Validación Cruzada y Búsqueda en Malla (Cross validation and grid search)
Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios (Decision trees and random forests)
Naïve Bayes
KNN
Clasificación.
Temas Avanzados
Series de Tiempo
Manejo de datos desequilibrados
Métodos de Ensemble
Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales
Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Visión general de redes neuronales
El perceptrón
Estructura de la red y capas ocultas
Funciones de activación
Entrenamiento de la red
Optimización
Propagación hacia adelante y hacia atrás (Forward and back propagation)
Descenso de gradiente (Gradient descent)
Convergencia
Tasa de aprendizaje (Learning rate)
Sobreajuste y subajuste (Overfitting and underfitting)
Adición de sesgo (Adding bias)
Máquinas de Boltzmann
Redes Neuronales Convolucionales (Convolutional Neural Networks)
Redes Neuronales Recurrentes (Recurrent Neural Networks)
SOM
Auto Codificadores (Auto Encoders)
Testimoniales
FAQS
Preguntas Frecuentes
Encuentra respuestas a las preguntas más comunes sobre nuestros programas y cursos.
¿A quién están dirigidos estos programas?
Nuestros programas están diseñados para empresas que buscan actualizar las habilidades digitales de sus equipos. Son ideales para profesionales en áreas como marketing, producto, tecnología, análisis de datos y liderazgo que necesitan incorporar nuevas herramientas y metodologías en su trabajo.
¿Los cursos pueden adaptarse a las necesidades de mi empresa?
Sí. Podemos adaptar los programas según los objetivos, industria y nivel de experiencia de tu equipo. Esto permite enfocar el aprendizaje en casos de uso reales y en las herramientas que tu empresa necesita implementar.
¿Recibirán un certificado los participantes?
Sí. Todos los colaboradores que completen exitosamente el programa recibirán un certificado que acredita las habilidades adquiridas durante la capacitación.
Muchas empresas utilizan estos certificados para validar el desarrollo de competencias dentro de sus equipos y fortalecer los perfiles profesionales de sus colaboradores, incluyendo su presencia en redes como LinkedIn. Nuestros programas de formación son valorados por empresas líderes, que también contribuyen a la actualización de los contenidos y colaboran con nosotros para capacitar a sus propios equipos.
¿Cuál es la modalidad de los programas?
Los programas pueden impartirse en modalidad en línea o en formato híbrido. Las sesiones combinan contenido teórico con ejercicios prácticos y casos reales para que los participantes puedan aplicar lo aprendido directamente en su trabajo.
¿Tu equipo técnico ya está construyendo con Machine Learning?
¡Impulsa a tu equipo hoy!
Las empresas que forman a sus desarrolladores y analistas en ML dejan de depender de consultores externos y aceleran sus proyectos de datos desde adentro. Diseñamos una propuesta a medida para tu equipo, tu industria y tus objetivos.
Somos una organización dinámica, moderna y comprometida con los resultados, nuestro Propósito Superior es participar en el crecimiento de las organizaciones a través del empoderamiento de las personas.
