Datos para IA
40 horasPrincipiante9 módulos
6 de 9 módulos con programa publicado
0 de 9 módulos grabados
Programa
Trata el dato como el objeto de trabajo antes del modelo: Python, matemática esencial, recolección y limpieza con Pandas, estadística y el primer modelo supervisado, y luego los dos módulos que introducen imagen y texto como datos (píxeles, canales y OpenCV; tokens, limpieza y regex). Cierra con evaluación y experimentación — overfitting, validación cruzada, tracking — y con pipelines de datos, que es donde empieza el área de MLOps. Comparte cinco módulos con Fundamentos de IA; son el mismo objeto, no una copia.
Módulos de la formación
Los mismos objetos del plan de estudios completo. Un módulo abierto desde cualquier formación que lo contenga es el mismo módulo, con el mismo programa y el mismo estado.
| Código | Módulo | Contenido | Práctica | Estado | Precio |
|---|---|---|---|---|---|
| CORE-102 | Python para IA | Sintaxis, funciones, entornos (venv/conda), notebooks | Miniproyecto: un analizador de texto simple | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-103 | Matemática esencial I | Vectores, matrices, funciones, la idea de derivada — visual e intuitivo | Implementar las operaciones con NumPy | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-104 | Datos: recolección y limpieza | Pandas, CSV/JSON/APIs, datos faltantes, EDA | Limpiar y explorar un dataset real y desordenado | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-105 | Estadística y probabilidad básica | Distribuciones, media/varianza, correlación vs. causalidad | Análisis estadístico de un dataset público | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-106 | Tu primer modelo de ML | Scikit-learn: regresión y clasificación, entrenamiento/prueba, métricas | Predecir el precio de inmuebles + clasificar spam | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CV-101 | Imágenes como datos (píxeles, canales, OpenCV) | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado | |
| NLP-101 | Texto como datos (tokens, limpieza, regex) | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado | |
| CORE-204 | Evaluación y experimentación | Overfitting, validación cruzada, tracking (W&B/MLflow) | Ejecutar y comparar 10 experimentos | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| MLOPS-201 | Pipelines de datos | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado |
- CORE-102Programa publicado
Python para IA
- Contenido
- Sintaxis, funciones, entornos (venv/conda), notebooks
- Práctica
- Miniproyecto: un analizador de texto simple
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-103Programa publicado
Matemática esencial I
- Contenido
- Vectores, matrices, funciones, la idea de derivada — visual e intuitivo
- Práctica
- Implementar las operaciones con NumPy
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-104Programa publicado
Datos: recolección y limpieza
- Contenido
- Pandas, CSV/JSON/APIs, datos faltantes, EDA
- Práctica
- Limpiar y explorar un dataset real y desordenado
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-105Programa publicado
Estadística y probabilidad básica
- Contenido
- Distribuciones, media/varianza, correlación vs. causalidad
- Práctica
- Análisis estadístico de un dataset público
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-106Programa publicado
Tu primer modelo de ML
- Contenido
- Scikit-learn: regresión y clasificación, entrenamiento/prueba, métricas
- Práctica
- Predecir el precio de inmuebles + clasificar spam
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CV-101Programa publicado
Imágenes como datos (píxeles, canales, OpenCV)
Contenido detallado aún no escrito
- NLP-101Programa publicado
Texto como datos (tokens, limpieza, regex)
Contenido detallado aún no escrito
- CORE-204Programa publicado
Evaluación y experimentación
- Contenido
- Overfitting, validación cruzada, tracking (W&B/MLflow)
- Práctica
- Ejecutar y comparar 10 experimentos
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- MLOPS-201Programa publicado
Pipelines de datos
Contenido detallado aún no escrito
No todo cabe en 40 horas. El estado del arte, el entrenamiento distribuido, la interpretabilidad, el edge y los cinco proyectos integradores existen solo dentro de las rutas completas: Rutas