Objetivo General:

El alumno implementa proyectos de machine learning de tipos supervisados y no supervisados, acorde a las necesidades y casos de uso de cada negocio; empleando en el proceso el lenguaje Python, así como aplicando una metodología idónea según la naturaleza y objetivos de cada proyecto. 

Objetivos Específicos:

• Utiliza el lenguaje Python para cargar y manipular DataFrames como imput de datos para futuros proyectos de Data Science, combinándolos con variables, otras estructuras de datos y estructuras de control. 
• Emplea conceptos y técnicas de la estadística descriptiva, implementados con lenguaje Python, para diagnosticar, resumir y corregir datasets que serán empleados en proyectos de Data Science.
• Entrena y evalúa modelos de clasificación binaria empleando el lenguaje Python y sus librerías asociadas a este propósito, considerando algoritmos como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y técnicas ensemble.
• Entrena y evalúa modelos de clusterización de datos empleando el lenguaje Python y sus librerías asociadas a este propósito, considerando algoritmos como K-Means y DBScan. Así como la aplicación de la técnica de reducción dimensional.
• Entrena y evalúa modelos de machine learning (supervisados y no supervisados) sobre un data masiva o Big Data, empleando PySpark como interfaz de implementación.
• Planifica proyectos de ciencia de datos evaluando la inclusión de una metodología, perfiles y agilidad según la naturaleza y objetivos de cada proyecto.
• Implementa una solución de machine learning de clasificación binaria a partir de una casuística de negocio real, demostrando la planificación de su proyecto, y justificando las metodologías, técnicas y herramientas seleccionadas, así como la utilidad para el caso de uso o negocio.