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Ismael
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Aprende Machine Learning con Python desde cero: modelos, datos, evaluación y proyectos prácticos paso a paso
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Acerca de Ismael
Soy Científico de datos. Mi experiencia y formación se han centrado en el análisis de datos, Python, Machine Learning e Inteligencia Artificial. A lo largo de estos años he trabajado en proyectos profesionales en Havas y Carrefour, lo que me ha permitido enfrentarme a problemas reales con datos y entender que construir un buen modelo va mucho más allá de ejecutar un algoritmo.
He desarrollado proyectos de Data Science y Machine Learning trabajando con preparación y análisis de datos, modelos predictivos, aprendizaje supervisado y no supervisado y evaluación de modelos. También he trabajado en proyectos relacionados con Inteligencia Artificial y automatización, por lo que tengo una visión bastante completa de cómo se utilizan actualmente estas tecnologías.
Una de las razones por las que me gusta enseñar es que conozco bien la sensación de enfrentarse por primera vez a conceptos como regresión, clasificación, clustering o validación de modelos y encontrarlos mucho más complicados de lo que realmente son. Por eso intento transmitirlos de una forma clara y razonada, explicando no solo cómo hacer algo en Python, sino por qué se hace así.
Me considero una persona cercana, paciente y muy orientada a la práctica. Mi objetivo es que el alumno gane confianza con Machine Learning y termine siendo capaz de enfrentarse a sus propios ejercicios, asignaturas o proyectos entendiendo realmente lo que está haciendo.
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Acerca de la clase
- Primaria
- Escolar
- Bachillerato
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niveles :
Primaria
Escolar
Bachillerato
Educacion tecnica superior
Educacion superior
Adultos
Básico
Intermedio
Avanzado
Niños
- Español
Todos los idiomas hablados para las clases :
Español
Mis clases de Machine Learning están pensadas para que entiendas realmente cómo se construye un modelo y seas capaz de llevarlo a la práctica por tu cuenta. No se trata de memorizar algoritmos o copiar código, sino de comprender qué estás haciendo, por qué eliges un modelo y cómo saber si los resultados son buenos. Podemos empezar desde cero o centrarnos en una asignatura, un proyecto, un TFG/TFM o algún tema concreto que necesites reforzar. Adapto las clases a tu nivel y a lo que quieras conseguir.
Trabajo principalmente con Python y herramientas habituales en Data Science como pandas, NumPy y scikit-learn. A lo largo de las clases podemos recorrer un proyecto de Machine Learning completo: análisis y preparación de datos, preprocesamiento, feature engineering, selección de variables, aprendizaje supervisado y no supervisado, modelos de regresión y clasificación, clustering, árboles de decisión, Random Forest, XGBoost, pipelines, métricas, e hiperparámetros. Mi forma de enseñar combina una explicación de la teoría con código, ejercicios y ejemplos prácticos, para que conceptos que al principio pueden parecer bastante abstractos tengan sentido cuando los ves aplicados a datos reales
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Recomendaciones
Las recomendaciones provienen de exalumnos, conocidos y gente cercana al profesor/a de Informática básica.
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He dado clases con Ismael de Python y Machine Learning y la experiencia ha sido muy buena. Explica los conceptos de forma clara y con ejemplos prácticos, adaptándose a lo que ya sabes. En mi caso me ayudó especialmente a entender el preprocesamiento de datos, cómo entrenar modelos y, sobre todo, cómo interpretar y evaluar los resultados
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