Fundamentos de Machine Learning

1. Dominar el Ciclo de Vida Completo de Proyectos de Machine Learning
Desarrollarás una comprensión integral de todas las etapas que componen un proyecto de ML, desde la definición del problema hasta la implementación de la solución. Conocerás las metodologías estándar, las mejores prácticas y los principales desafíos en cada fase, permitiéndote planificar y ejecutar proyectos de machine learning de manera estructurada y eficiente.

2. Identificar y Evaluar Oportunidades Estratégicas para Implementar Machine Learning
Adquirirás la capacidad de reconocer escenarios y contextos específicos donde el machine learning puede generar valor significativo. Desarrollarás criterios de evaluación para determinar la viabilidad y el potencial impacto de implementar soluciones de ML en diferentes industrias, procesos y tipos de problemas empresariales.

3. Manejar con Confianza la Terminología y Conceptos Fundamentales del Machine Learning
Obtendrás un dominio sólido de los elementos esenciales del ecosistema de ML, incluyendo la comprensión práctica de qué son los datasets, cómo funcionan los modelos, el proceso de entrenamiento y la importancia de cada componente en el desarrollo de soluciones efectivas. Esta base conceptual te permitirá comunicarte profesionalmente y tomar decisiones informadas en proyectos de análisis de datos.