Machine Learning with Python – Scidata Diploma

Este repositorio contiene mis apuntes personales, tareas y notebooks del diplomado Machine Learning con Python impartido por Scidata (22 de septiembre – 17 de octubre). Cada módulo está documentado con tareas, notebooks y notas que reflejan tanto el desarrollo técnico como los hitos de aprendizaje.

🎯 Objetivos

• Registrar mi progreso a lo largo del diplomado Machine Learning con Python impartido por Scidata
• Documentar conceptos clave y flujos de trabajo en aprendizaje automático
• Aplicar modelos utilizando librerías de Python (scikit-learn, pandas, etc.)

📚 Resumen de Módulos

1. Fundamentos – Tipos de ML, representación de datos, flujo de trabajo
2. Preprocesamiento y Pipelines – Separación entrenamiento/prueba, codificación, valores faltantes, escalado, pipelines de preprocesamiento
3. Reducción de Dimensionalidad – PCA, autoencoders, optimización
4. Modelos Supervisados – Regresión, KNN, árboles, SVM
5. Modelos No Supervisados – K-means, DBScan, Clustering, reducción de dimensionalidad
6. Métodos de Ensamblado – Bagging, Random Forest, Boosting
7. Optimización y Automatización – Pipelines avanzados, GridSearch, validación cruzada
8. Proyecto Final – Pipeline integrado: entrenamiento, preprocesamiento, selección de modelo, evaluación, despliegue local