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Fundamentos de Machine Learning y Estadísticas: Adquiere una sólida comprensión de los algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, junto con conocimientos esenciales de estadística y probabilidad.
Procesamiento y Análisis de Datos: Aprende a manejar y procesar grandes conjuntos de datos utilizando herramientas como Python, Pandas y SQL, y a realizar análisis exploratorios de datos para obtener insights valiosos.
Deep Learning y Redes Neuronales: Profundiza en técnicas de deep learning, incluyendo el diseño y entrenamiento de redes neuronales utilizando frameworks como TensorFlow y PyTorch.
Implementación y Escalado de Modelos de ML: Domina las habilidades para implementar y escalar modelos de machine learning en producción, utilizando plataformas en la nube y tecnologías como contenedores y microservicios.
Ética y Responsabilidad en Machine Learning: Entiende la importancia de la ética y la responsabilidad en el ML, incluyendo el manejo de sesgos, la privacidad de los datos y la transparencia de los modelos.
Tecnologías que el mercado demanda
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Preguntas Frecuentes
¿Cuáles son los requisitos para ingresar a este curso de Upskilling?
¿Cuando inicia?
¿Cual es la modalidad de cursada del Upskilling?
¿Cuanto dura este curso de Upskilling?