Resultados de aprendizaje

["Definir los pasos principales en un flujo de trabajo de machine learning","Aplicar herramientas scikit-learn para preparar datos y construir modelos","Crear modelos de regresión para predecir valores numéricos a partir de conjuntos de datos","Clasificar datos en categorías utilizando modelos de clasificación adecuados","Comparar modelos de machine learning utilizando resultados de evaluación adecuados","Calcular medidas comunes para evaluar el rendimiento del modelo","Seleccionar modelos y configuraciones adecuados para diferentes tareas de machine learning","Aplicar métodos de clustering para agrupar puntos de datos similares","Identificar características útiles y reducir dimensiones de datos innecesarias","Discutir pipelines que combinan la preparación de datos y el entrenamiento del modelo","Organizar los pasos de un proyecto de machine learning de principio a fin","Generar una solución completa de machine learning desde la preparación de datos hasta la evaluación del modelo"]