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Fundamentos de Machine Learning
Las bases del aprendizaje automático, del dato a la evaluación.
Duración Total32 horas
Cupo mínimo30 participantes
Nivel TécnicoBásico
Próxima Cohorte18 de enero de 2027
Objetivo de la Microcredencial
Construir y evaluar un modelo básico de Machine Learning a partir de datos, y argumentar si su desempeño es aceptable.
Justificación y Contexto
Estructura Curricular (2 Módulos)
Módulo 1: Introducción al Machine Learning y análisis de datos16 hrs
Comprender los principios básicos del Machine Learning y el tratamiento de datos para su análisis inicial.
Módulo 2: Modelos básicos de Machine Learning y evaluación16 hrs
Aplicar algoritmos básicos de Machine Learning para generar y evaluar modelos predictivos.
Competencias Acreditadas
- Explicar qué es y qué no es Machine Learning y cómo se relaciona con la inteligencia artificial, con un vocabulario técnico común.
- Identificar si un problema requiere aprendizaje supervisado o no supervisado según su objetivo y los datos disponibles.
- Preparar un conjunto de datos de forma introductoria: limpieza básica, codificación de variables categóricas y separación en entrenamiento y prueba.
- Entrenar modelos básicos de regresión y clasificación sobre datos estructurados para generar predicciones.
- Reconocer el sobreajuste comparando el desempeño del modelo en entrenamiento y en datos nuevos.
- Evaluar un modelo con métricas básicas como exactitud y precisión, y reconocer cuándo pueden ser engañosas.
Insignia Oficial Verificable
Fundamentos de Machine Learning
Calificación mínima de 80/100 en la evidencia final: Diseño, implementación y evaluación de un modelo básico de Machine Learning (regresión o clasificación) sobre datos estructurados, para un problema definido.
Estándar: Open Badges (Acreditta)