Dividir el aprendizaje en etapas facilita el progreso ordenado y asegura una comprensión profunda antes de abordar temas de mayor complejidad. Estos son los bloques clave que pretendo seguir:
Fundamentos Matemáticos: Para mí, comprender el "porqué" es esencial. Me enfocaré en adquirir los conceptos matemáticos que sustentan los algoritmos de Machine Learning, estableciendo una base teórica robusta.
Programación en Python: Python es el lenguaje predominante en ciencia de datos y ML. Dominarlo es crucial para la implementación práctica de cualquier sistema que desarrolle.
Aprendizaje Supervisado: Me adentraré en los algoritmos que aprenden a partir de datos ya etiquetados, comprendiendo cómo la máquina infiere patrones a partir de ejemplos definidos.
Aprendizaje No Supervisado: Exploraré cómo se descubren estructuras y patrones en datos que no cuentan con etiquetas previas, un campo vital para extraer conocimiento de conjuntos de datos crudos.
Preprocesamiento de Datos: Esta fase es fundamental. Aprenderé a preparar, limpiar y transformar los datos para asegurar que los modelos operen de manera óptima y generen resultados fiables.
Entrenamiento y Validación: Dedicaré tiempo a entender cómo entrenar eficazmente los modelos y, crucialmente, a validar su rendimiento para asegurar su precisión y capacidad predictiva.
Proyectos Prácticos: Lo que más me entusiasma es aplicar estos conocimientos a problemas reales y significativos. Estos proyectos me permitirán consolidar mi aprendizaje y desarrollar soluciones funcionales, alineadas con mi deseo de crear y compartir algo útil.
