🧠 CIENCIA DE DATOS II

Machine Learning Supervisado, No Supervisado & Deep Learning ” de XGBoost a transformers

6 Cursos 72 Módulos Simulaciones Insignias Python

📊 Progreso global 0%

0 de 72 módulos completados

datos2_progress Â· 72 módulos

Curso 1 Â· Supervisado

XGBoost, LightGBM, CatBoost, Stacking, AutoML, HPO, feature engineering y más. Del gradient boosting clásico al AutoML moderno.

12 módulos #ff8c00

Curso 2 Â· No Supervisado

K-Means, DBSCAN, clustering jerárquico, PCA, t-SNE, UMAP, detección de anomalías, topic modeling y sistemas de recomendación.

12 módulos #00cc6a

Curso 3 Â· Deep Learning

PyTorch, tensores, autograd, CNN, RNN/LSTM, TensorFlow/Keras 3, JAX, torch.compile, AMP, DDP, Transfer Learning y TF Serving.

12 módulos #ff5050

Curso 4 Â· Deep Learning Aplicado

Redes convolucionales, transformers, NLP, YOLOv11, SAM, HuggingFace, fine-tuning eficiente y deployment.

12 módulos #9c64ff

Curso 5 Â· LLMs & RAG

Arquitectura LLM, prompt engineering, RAG, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, agentes, MCP y fine-tuning.

12 módulos #ffd700

Curso 6 Â· Series Temporales

ARIMA, Prophet, DeepAR, TFT, N-BEATS, anomalías, forecasting multivariante y jerárquico.

12 módulos #00e0ff