Objetivo: Comprender conceptos de IA & Machine Learning , como los métodos supervisados y no supervisados, su importancia en el modelamiento de datos.  

• Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning 
• Regresión logística 
• Árboles de decisión. Random Forest 
• Bagging vs boosting, Adaboost, XGBoost 
• Máquina de soporte vectorial. Tipos de Kernel 
• Herramientas Advanced Analytics R y Python