Prerequisitos: Conocimiento básico de python, matemáticas, estadística y bases de datos.
Los participantes aprenderán a identificar distintas estrategias para la ejecución de métodos de machine learning con Python. El curso cuenta con ejemplos que permiten comprender aplicaciones básicas desde la perspectiva del ciclo CRISP-DM para Data Science, de esta manera se comenzará con el planteamiento de un problema a solucionar, pasando por las etapas de ejecución de modelos, validación de performance de regresión y clasificación. Los métodos de machine learning son: regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, random forest y ensambles. El total de horas asociadas al curso es de 16 horas, el material del curso incluye ejercicios guiados y las respuestas asociadas a los mismos. El curso incluye conceptos teóricos de matemáticas y estadística los cuales se explicarán de manera general sin incluir un repaso específico de las bases teóricas.