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Bootcamp Machine Learning

Empieza tu carrera en machine learning y abrete las puertas a un futuro brillante

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El Bootcamp empieza el 13 de Octubre. Hay cupos limitados.

Profesores del Bootcamp 👇

Antonio Feregrino

Senior Data Engineer

Rodolfo Ferro

Google Developer Expert en Machine Learning

Cynthia Castillo

Data Engineer

Lesly Zerna

Google Developer Expert en Machine Learning

Carlos Haro

Gerente en Accenture Strategy & Consulting

  • 12 semanas

    Contenido 100% online

  • Clases en vivo

    Y grabaciones disponibles

  • Profesores

    Expertos en la industria

  • 12 semanas

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  • 6 meses de Premium

    +200 cursos para complementar tu formación

Perfil de ingreso

Este bootcamp está diseñado para estudiantes, profesionales y entusiastas de la tecnología que buscan adquirir habilidades prácticas y experiencia en el campo del aprendizaje automático e inteligencia artificial. Para aprovechar al máximo lo que este bootcamp te ofrece debes:

  • Tener conocimientos de programación en Python que es el lenguaje de programación mas utilizado en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
  • Conocer los fundamentos de la ciencia de datos: Análisis exploratorio de datos, tipos de. variables, principios de estadística.

Perfil de egreso

Al completar con éxito este Bootcamp de Aprendizaje Automático, los participantes habrán adquirido las habilidades y conocimientos necesarios para desempeñarse como profesionales en el campo del machine learning. Los egresados podrán:

  • Diseñar, implementar y evaluar soluciones de aprendizaje automático para abordar problemas reales en diversos sectores.
  • Utilizar bibliotecas y herramientas populares de aprendizaje automático, como TensorFlow, Keras, PyTorch y Scikit-learn, para desarrollar y optimizar modelos de aprendizaje automático.
  • Gestionar y analizar datos de diversas fuentes y formatos, aplicando técnicas de limpieza, preprocesamiento y exploración de datos para prepararlos para su uso en modelos de aprendizaje automático.
  • Comprender y aplicar algoritmos y técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado en función de las necesidades y objetivos del proyecto.
  • Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático mediante la selección de hiperparámetros apropiados y la aplicación de técnicas de validación cruzada.
  • Colaborar eficazmente en equipos multidisciplinarios para desarrollar soluciones de aprendizaje automático y comunicar resultados y recomendaciones a compañeros, gerentes y partes interesadas.
  • Mantenerse al tanto de las tendencias y avances en el campo de la IA y el aprendizaje automático, y aplicar este conocimiento en su práctica profesional.

Aprende las herramientas y técnicas más utilizadas en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Las y los profesionales que admiras serán tus profesores.

Acercamos a ti el talento latinoamericano de todo el mundo para que aprendas de los mejores y despegues tu carrera.

Antonio Feregrino

Senior Data Engineer en Simply Business

Anotnio es ingeniero de datos senior en Simply Business, se especializa en el área de MLOps, enfocado en el despliegue de pipelines de datos y modelos de machine learning en producción. Tiene un master en ciencia de la Universidad de Glaslow enfocado en Ciencia de datos.

Cynthia Castillo

Data Engineer en The Ksquare Group

Cynthia trabaja como Data Engineer en The Ksquare Group. Es embajadora del programa Women Techmakers de Google, AWS Community Builder en la categoría de Machine Learning, y miembro de la Sociedad Matemática Mexicana y Technolatinas.

Rodolfo Ferro

Developer en Bisonic.io

Rodolfo Ferro es uno de 2 Google Developer Experts en Machine Learning en México, antes ha desempeñado roles como ingeniero de Machine Learning y Lead ML Engineer, y devrel en startups grandes de datos y machine learning.

Carlos Haro

Gerente en Accenture Strategy & Consulting, en el área de Applied Intelligence.

Tiene 8 años de experiencia en soluciones de datos para empresas internacionales. Ha desempeñado varios roles en la cadena de valor de productos de analytics, incluyendo ingeniero de datos, analytics engineer, analista de datos y científico de datos. Actualmente, lidera proyectos que requieren estos roles, asegurando el desarrollo de los perfiles y la calidad de la ingeniería en el producto. Tiene un interés particular en sistemas de bases de datos relacionales, software open source y APIs para interactuar con información.

Lesly Zerna

Curriculum Developer en DeepLearning.AI

Lesly Zerna, trabaja en educación y tecnología. Con más de 5 años de experiencia en docencia y mentoría de startups y proyectos sociales, es Google Developer Expert en Machine Learning, facilitadora de startup weekend y creadora de contenido.

Próximamente más profesores

Anunciaremos más profesores en las próximas semanas.

Qué aprenderé en este Bootcamp

Las clases son los Miércoles y Viernes 19:00 hora de America/New_York, a partir del 13 de Octubre y tienen una duración de 2 horas.

  • Álgebra lineal

  • Optimización

  • Probabilidad

  • Polars

  • Introducción a los conceptos de NLP

  • Modelos fundacionales y Hugging Face

  • Regresión: lineal y logística

  • Bagging y Boosting

  • k-Means y k-Nearest neighbors

  • Redes neuronales

  • Modelos de lenguaje y LLMs

  • Introducción a MLOps

  • Despliegue de modelos

Descarga el temario en PDF

Semana 1

Curso: Curso de introducción a Machine Learning

Semana 2

Clase: Inauguración- Qué se requiere para trabajar con Machine Learning

Semana 3

Curso: Curso de Machine Learning con Scikit-Learn

Semana 4

Clase: Algebra lineal 1

Clase: Algebra lineal 2

Semana 5

Clase: Optimización 1

Clase: Optimización 2

Semana 6

Clase: Probabilidad

Semana 7

Clase: Polars

Semana 8

Clase: Introducción a los concepts de NLP

Clase: Regresión lineal y logística

Semana 9

Clase: Bagging y boosting: random forests

Clase: Algoritmos basados en distancia: k-Means y k-Nearest neighbors

Semana 10

Clase: Redes neuronales

Clase: Redes neuronales con Keras

Semana 11

Clase: Redes neuronales con PyTorch

Clase: Modelos fundacionales y Hugging Face

Clase: Lineamientos de proyecto final

Semana 12

Clase: Modelos de lenguaje y LLMs

Semana 13

Clase: Despliegue de modelos

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¿Cuánto gana un Ingeniero de Machine Learning?

  • El Machine Learning es una de las disciplinas más prominentes en la actualidad y hay una creciente demanda de profesionales con experiencia en este campo.

  • El sueldo promedio de una persona que trabaja como Ingeniero de Machine Learning es de: $2100 USD al mes.

¿Por qué elegir este programa para especializarte en Machine Learning?

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Ofrecemos formación integral con clases en vivo, comunidad, networking, proyectos, y cursos complementarios.

Te enseñaremos a usar las herramientas más populares para el desarrollo de Machine Learning, con conocimientos actualizados y clases impartidas por profesionales de la industria que ejercen en grandes empresas.

Este Bootcamp es para ti si te identificas con uno o más de los siguientes:

  • Tienes fundamentos de programación en Python y quieres adentrarte en el mundo del Machine Learning.
  • Tienes una formación general en ciencia de datos y quieres especializarte en Machine Learning.
  • Quieres trabajar como ingeniero de Machine Learning en una empresa de tecnología.
  • Quieres aprender nuevas herramientas y tecnologías para el desarrollo de Machine Learning.
  • Ya trabajas como ingeniero de Machine Learning y quieres mejorar tus habilidades aprendiendo de profesores senior.
  • Quieres reforzar los fundamentos de matemáticas y manejo de datos para aplicarlos en Machine Learning.
  • Quieres solucionar problemas con modelos de aprendizaje, aprender más acerca de transformers y LLMs y cómo aplicarlos en la industria.

Los estudiantes de Código Facilito trabajan en grandes equipos tech como los de:

Al completar el Bootcamp recibirás un Certificado Digital

Ideal para agregar a tu CV, LinkedIn o compartir en tus redes sociales.

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  • Bootcamp de Machine Learning

  • Clases en vivo

  • Cursos especializados

  • Acceso de por vida a las grabaciones de las clases

  • Certificado por completar

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