Programa completo de Data Science y Machine Learning con Python como lenguaje principal. Desde la manipulación de datos con Pandas y NumPy hasta la implementación de modelos de Deep Learning con TensorFlow/Keras, pasando por ML clásico con Scikit-Learn. También incluye habilidades de MLOps para desplegar y mantener modelos en producción con Docker, FastAPI y plataformas cloud.
Python moderno con programación orientada a objetos y buenas prácticas
Manipulación de datos con Pandas, NumPy y SQL (BigQuery)
Visualización con Matplotlib, Seaborn y Plotly
Estadística descriptiva e inferencial con Statsmodel
Machine Learning con Scikit-Learn y XGBoost (regresión, clasificación, clustering)
Deep Learning con TensorFlow y Keras (CNN, RNN, Transformers)
NLP y GenAI con Hugging Face, LangChain y LLMs (GPT, Gemini)
MLOps con MLflow, Docker, FastAPI y Streamlit
Entornos de desarrollo: Jupyter, Google Colab
Despliegue en la nube con Google Compute, Cloud Storage y GPU
Los conceptos más importantes para entender esta tecnología y aprobar tus entrevistas
Python: tipos, estructuras de datos, POO, decoradores, generadores, context managers
NumPy: arrays, broadcasting, indexación, operaciones vectorizadas, álgebra lineal
Pandas: DataFrames, Series, indexación, groupby, merge, pivot, series temporales
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window functions, CTEs, optimización de consultas
Visualización: Matplotlib (figures, axes, subplots), Seaborn (gráficos estadísticos), Plotly (interactivo)
Estadística: distribuciones, pruebas de hipótesis, intervalos de confianza, regresión
Feature Engineering: encoding, scaling, selección de features, creación de features
ML supervisado: regresión lineal/logística, árboles, Random Forest, XGBoost, métricas
ML no supervisado: K-Means, clustering jerárquico, PCA, t-SNE
Pipeline ML: train/test split, cross-validation, ajuste de hiperparámetros, overfitting
Deep Learning: perceptrones, backpropagation, funciones de activación, optimizers, funciones de pérdida
CNN: convoluciones, pooling, arquitecturas (ResNet, VGG), transfer learning
RNN/LSTM: secuencias, vanishing gradient, mecanismo de atención, Transformers
NLP: tokenización, embeddings, word2vec, BERT, fine-tuning de LLMs
MLOps: versionado (MLflow), contenedorización (Docker), API (FastAPI), monitoreo
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), entrenamiento con GPU, Vertex AI
Ética en IA: sesgo, explicabilidad (SHAP, LIME), equidad, GDPR
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