Course · 7 chapters
Machine Learning
Build classical ML models that hold up in production. With scikit-learn, learn data splitting, EDA, feature engineering, and algorithm selection across 7 practitioner chapters.
What you'll be able to do
- Frame problems as classification or regression
- Split data without leakage
- Run exploratory data analysis
- Engineer features in clean pipelines
- Pick the right scikit-learn algorithm
- Validate models with cross-validation
What's inside
- 1División de datos — entrenamiento, validación y prueba de la manera correcta
Aprende por qué una división en tres partes es innegociable, cómo elegir proporciones, preservar la estructura, respetar el tiempo y prevenir la fuga de datos que hace que los modelos luzcan geniales en notebooks pero fallen en producción.
- 2Mejores Prácticas para la Selección de Modelos — Algoritmo Adecuado para Datos + Objetivo
Aprende el proceso sistemático para elegir el algoritmo de ML correcto: primero una línea base, ajústalo a las características de los datos, valida con validación cruzada y sabe cuándo ponerlo en producción.
- 3Machine Learning: Empieza Aquí
El mapa de orientación de la ruta de Machine Learning — por qué estos seis capítulos viven juntos, qué vas a poder hacer cuando los completes y por dónde empezar.
- 4Panorama de Algoritmos — Familias de sklearn, Cuándo Usar Cada Una
Asocia cada tipo de problema de ML con las familias de algoritmos concretas en scikit-learn — modelos lineales, árboles, SVMs, ensembles y más — para que elijas la herramienta correcta antes de escribir una línea de código.
- 5Limpieza de datos e ingeniería de características
Valores faltantes, outliers, escalado, codificación y ensamblaje de pipelines — convierte los hallazgos del EDA en características listas para el modelo.
- 6Análisis exploratorio de datos — Distribuciones, correlaciones, anomalías
Domina la investigación sistemática de conjuntos de datos antes del modelado — las distribuciones revelan la forma, las correlaciones revelan la señal y las anomalías revelan lo que necesita corrección.
- 7Tipos de problemas en ML — clasificación, regresión y clustering
Aprende a identificar si tu pregunta de negocio requiere un clasificador, un regresor o un algoritmo de clustering — la decisión que condiciona todas las elecciones posteriores.
Frequently asked questions
- What will I learn in this machine learning course?
- You learn the classical ML workflow end to end: data splitting, exploratory data analysis, data cleaning, feature engineering, identifying the problem type, and choosing the right scikit-learn algorithm. The 7 chapters are built around practical, production-minded decisions.
- Who is this course for?
- It is aimed at engineers at a practitioner level who want to build reliable machine learning models with scikit-learn. It suits software or data engineers moving into ML who already write code and want a systematic modeling process.
- Do I need prior experience or to know how to code?
- Yes, this is a practitioner-level path, so you should be comfortable coding in Python and working with data. It assumes you can run code rather than teaching programming from scratch.
- How long is the course and is there a certificate?
- The path has 7 chapters totaling about 140 minutes (roughly 2.3 hours). Completing the chapters in the AI Academy earns a certificate you can share.
- Is this course free?
- No, this is a paid path included with an AI Academy by Anthropos subscription. Once subscribed, you get full access to all 7 chapters.
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