Cursos de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Data Science
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Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning
Curso teórico-práctico en donde aprenderás los conceptos esenciales del Álgebra Lineal, un campo de las matemáticas fundamental para entender el funcionamiento de los diferentes algoritmos usados en Ciencia de Datos y Machine Learning. 28 lecciones.
Introducción al Machine Learning
Curso diseñado para todos aquellos que son totalmente nuevos en el campo del Aprendizaje de Máquina (o Machine Learning) y que quieren entender qué es, sus campos de aplicación y los conceptos básicos así como la ruta de aprendizaje y estrategias requeridas para incursionar en esta área. 10 lecciones.
Introducción a la Ciencia de Datos
Curso diseñado para todos aquellos que son totalmente nuevos en el campo de la Ciencia de Datos y que quieren entender qué es, sus campos de aplicación, qué son los datos y algunas de las principales técnicas para su procesamiento así como lo que se requiere para ser un Científico de Datos. 17 lecciones.
Últimas lecciones
13 - Panorama general de las principales pruebas de hipótesis
(Mayo 1, 2024 - Estadística Inferencial Fundamentos)
En esta última lección del curso veremos un panorama general de las principales pruebas de hipótesis que podremos aplicar a nuestros datos dependiendo del tipo de dato y de si conocemos o no su distribución.
12 - Pasos a seguir para aplicar una prueba de hipótesis
(Abril 30, 2024 - Estadística Inferencial Fundamentos)
En esta lección veremos un procedimiento paso a paso que sugiero llevar a cabo siempre que queramos aplicar una prueba de hipótesis a nuestros datos independientemente de la prueba estadística o de la distribución que tengan dichos datos.
11 - Potencia de una prueba
(Abril 26, 2024 - Estadística Inferencial Fundamentos)
En esta lección vamos a entender qué es la potencia de una prueba estadística, por qué resulta importante al momento de aplicar una prueba de hipótesis y qué factores nos permiten incrementar el valor de dicha potencia.
10 - Errores tipo I y tipo II
(Abril 25, 2024 - Estadística Inferencial Fundamentos)
En esta lección hablaremos de los dos tipos de error que se pueden cometer al realizar una prueba de hipótesis, que se conocen como los errores tipo I y tipo II. Además, veremos cómo cuantificar la probabilidad de cometer estos errores.