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Datos · Intermedio

Machine learning y data science: curso completo con Python

Entiende cómo funcionan los algoritmos clásicos de machine learning, de la regresión a Isolation Forest, y aplícalos en Python a casos reales.

Machine learning y data science: curso completo con Python

Presentación · Machine Learning

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Qué aprenderás

  • Entender la función hipótesis, la función de coste y el descenso de gradiente
  • Entrenar regresión, SVM, árboles de decisión y Random Forest con scikit-learn
  • Preparar datos con pipelines y transformadores personalizados
  • Evaluar modelos y corregir el overfitting y el underfitting
  • Seleccionar características y reducir dimensiones con PCA
  • Detectar fraude con K-means, DBSCAN, distribución gaussiana e Isolation Forest
Machine learningscikit-learnPandasJupyterClusteringDetección de anomalías

Tecnologías que usarás

PandasPythonscikit-learnJupyterAnacondaTensorFlowKerasGoogle ColabNumPyNLTKMatplotlib

Mapa del temario

16 secciones · 121 lecciones · 29 h 04

01Bienvenido al curso: Machine Learning desde cero. Proyectos reales en Python1 lecciones · 2 min
  1. Vídeo: Presentación del curso2 min
02Machine Learning: Contexto y Motivación3 lecciones · 13 min
  1. Vídeo: Introducción al curso3 min
  2. Vídeo: Contexto actual de la Inteligencia Artificial9 min
  3. Vídeo: Falso Obama modificado con Inteligencia Artificial1 min
03Preparación del entorno de aprendizaje para Python7 lecciones · 34 min
  1. Vídeo: Preparación del entorno de aprendizaje2 min
  2. Vídeo: Entorno offline: Anaconda6 min
  3. Vídeo: Descarga de los casos prácticos y conjuntos de datos5 min
  4. Artículo: Enlaces de descarga de los casos prácticos y conjuntos de datos1 min
  5. Vídeo: Entorno offline: Jupyter Notebook9 min
  6. Vídeo: Entorno online: Google Colab10 min
  7. Artículo: Adapta la velocidad de los vídeos a tu gusto1 min
04Librerías básicas de Data Science y Machine Learning1 lecciones · 1 min
  1. Vídeo: Librerías básicas de Data Science y Machine Learning1 min
05¿Qué es el Machine Learning?7 lecciones · 1 h 11
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: ¿Qué es el Machine Learning?18 min
  3. Vídeo: Clasificación de los sistemas de Machine Learning3 min
  4. Vídeo: Algoritmos de aprendizaje supervisado21 min
  5. Vídeo: Algoritmos de aprendizaje no supervisado8 min
  6. Vídeo: Aprendizaje online y batch11 min
  7. Vídeo: Aprendizaje basado en instancias y basado en modelos9 min
06Regresión Lineal: Tu primer modelo de Machine Learning7 lecciones · 1 h 10
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Regresión Lineal: Introducción11 min
  3. Vídeo: Regresión Lineal: Función hipótesis7 min
  4. Vídeo: Regresión Lineal: Construcción del modelo9 min
  5. Vídeo: Regresión Lineal: Función de coste9 min
  6. Vídeo: Regresión Lineal: Función de optimización15 min
  7. Vídeo: Caso práctico: Prediciendo el coste de un incidente de seguridad18 min
07Regresión Logística y Clasificación16 lecciones · 3 h 00
  1. Vídeo: Regresión Logística: Introducción19 min
  2. Vídeo: Regresión Logística: Representación de la función hipótesis15 min
  3. Vídeo: Regresión Logística: Construcción del modelo6 min
  4. Vídeo: Regresión Logística: Interpretación de la función hipótesis23 min
  5. Vídeo: Regresión Logística: Función de coste I16 min
  6. Vídeo: Regresión Logística: Función de optimización10 min
  7. Vídeo: [Opcional] Clasificación y Ciberseguridad11 min
  8. Vídeo: Caso Práctico: Detección de noticias falsas con Machine Learning5 min
  9. Vídeo: Caso Práctico: Lectura del conjunto de datos8 min
  10. Vídeo: Caso Práctico: Procesamiento de texto y lenguaje natural20 min
  11. Vídeo: Caso Práctico: Procesamiento del conjunto de datos4 min
  12. Vídeo: Caso Práctico: Codificación y Vectorización del conjunto de datos10 min
  13. Vídeo: Caso Práctico: Entrenamiento del algoritmo de Regresión Logística7 min
  14. Vídeo: Caso Práctico: Predicción con el modelo entrenado6 min
  15. Vídeo: Caso Práctico: Prueba final del modelo con ejemplos reales y actuales11 min
  16. Artículo: Preguntas Frecuentes9 min
08Creación de un proyecto de Machine Learning13 lecciones · 5 h 01
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Conjunto de datos26 min
  3. Vídeo: Caso Práctico: Visualización del conjunto de datos33 min
  4. Vídeo: Overfitting y Underfitting14 min
  5. Vídeo: Soluciones al Overfitting17 min
  6. Vídeo: Evaluación de la función hipótesis9 min
  7. Vídeo: Selección del modelo15 min
  8. Vídeo: Caso Práctico: División del conjunto de datos24 min
  9. Vídeo: Preparación del conjunto de datos22 min
  10. Vídeo: Caso Práctico: Preparación del conjunto de datos47 min
  11. Vídeo: Caso Práctico: Creación de Pipelines y Transformadores personalizados34 min
  12. Vídeo: Evaluación de los resultados25 min
  13. Vídeo: Caso Práctico: Evaluación de los resultados34 min
09Support Vector Machines (SVM)10 lecciones · 2 h 57
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: SVM: Introducción16 min
  3. Vídeo: SVM: Hard Margin Classfication12 min
  4. Vídeo: SVM: Construcción del modelo lineal - Función de coste18 min
  5. Vídeo: SVM: Construcción del modelo lineal - Función hipótesis31 min
  6. Vídeo: SVM: Soft Margin Classification10 min
  7. Vídeo: SVM: Kernels - Regresión Polinómica13 min
  8. Vídeo: SVM: Kernels - Gaussian Kernel20 min
  9. Vídeo: Caso Práctico: Detección de URLs maliciosas54 min
  10. Artículo: Preguntas Frecuentes2 min
10Árboles de decisión y conjuntos de árboles (Random Forest)15 lecciones · 3 h 19
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Árboles de decisión: Introducción19 min
  3. Vídeo: Árboles de decisión: Gini Impurity14 min
  4. Vídeo: Árboles de decisión: Entrenamiento del algoritmo7 min
  5. Vídeo: Árboles de decisión: Clasificación y Función de Coste6 min
  6. Vídeo: Árboles de decisión: Regresión y función de coste15 min
  7. Vídeo: Limitaciones de los árboles de decisión22 min
  8. Artículo: Instalación de Graphviz1 min
  9. Vídeo: Caso Práctico: Detección de malware en Android36 min
  10. Vídeo: Ensemble Learning: Introducción11 min
  11. Vídeo: Ensemble Learning: Bagging y Pasting11 min
  12. Vídeo: Ensemble Learning: Random Forests14 min
  13. Vídeo: Ensemble Learning: Boosting y Stacking17 min
  14. Vídeo: Caso Práctico: Detección de malware en Android (II)22 min
  15. Artículo: Preguntas Frecuentes3 min
11Selección y Extracción de características7 lecciones · 1 h 49
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Caso Práctico: Selección del modelo25 min
  3. Vídeo: Selección de características21 min
  4. Vídeo: Caso Práctico: Selección de características18 min
  5. Vídeo: Extracción de características18 min
  6. Vídeo: Caso Práctico: Extracción de características - PCA24 min
  7. Artículo: Preguntas Frecuentes2 min
12Algoritmos de Clustering8 lecciones · 3 h 02
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: ¿Qué es el clustering?12 min
  3. Vídeo: Técnicas de clustering: KMEANS35 min
  4. Vídeo: Técnicas de clustering: DBSCAN26 min
  5. Vídeo: Evaluación de los resultados de Clustering31 min
  6. Vídeo: [Opcional] Clustering y Ciberseguridad5 min
  7. Vídeo: Caso Práctico: Detección de transacciones bancarias fraudulentas (I)45 min
  8. Vídeo: Caso Práctico: Detección de transacciones bancarias fraudulentas (II)27 min
13Algoritmos de Machine Learning basados en probabilidad5 lecciones · 1 h 02
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: ¿Qué es la probabilidad?22 min
  3. Vídeo: Naive Bayes: Introducción5 min
  4. Vídeo: Funcionamiento del Teorema de Bayes18 min
  5. Vídeo: Funcionamiento del algoritmo Naive Bayes16 min
14Algoritmos de Machine Learning para la detección de anomalías12 lecciones · 2 h 54
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: ¿Qué es la detección de anomalías?23 min
  3. Vídeo: Distribución Gaussiana: Introducción7 min
  4. Vídeo: Distribución Gaussiana: Estimación de los parámetros11 min
  5. Vídeo: Distribución Gaussiana: Funcionamiento de algoritmo16 min
  6. Vídeo: Distribución Gaussiana: Selección del Threshold5 min
  7. Vídeo: Distribución Gaussiana Multivariante12 min
  8. Vídeo: Caso Práctico: Detección de transacciones bancarias fraudulentas34 min
  9. Vídeo: Isolation Forest: Introducción10 min
  10. Vídeo: Isolation Forest: Funcionamiento del algoritmo8 min
  11. Vídeo: Isolation Forest: Construcción del modelo26 min
  12. Vídeo: Caso Práctico: Detección de transacciones bancarias fraudulentas21 min
15Redes Neuronales Artificiales y Deep Learning8 lecciones · 2 h 47
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Introducción a las Redes Neuronales Artificiales15 min
  3. Vídeo: Perceptrón: Neuronas Artificiales y Construcción del modelo34 min
  4. Vídeo: Perceptrón multicapa19 min
  5. Vídeo: Aprendizaje RNAs: Gradient Descent y Backpropagation (I)19 min
  6. Vídeo: Aprendizaje RNAs: Gradient Descent y Backpropagation (II)23 min
  7. Vídeo: Tipos de Redes Neuronales Artificiales8 min
  8. Vídeo: Caso Práctico: Detección de transacciones bancarias fraudulentas48 min
16Despedida del curso: Machine Learning desde cero. Proyectos reales en Python 31 lecciones · 2 min
  1. Vídeo: Despedida del curso2 min

Forma parte de estas rutas

Python25 hLinux20 hSQL16 hMachine Learning31 hDeep Learning27 hIA generativa22 hAgentes LangChain17 hMCP7 h

Ingeniería de IA

8 cursos · 165 h de vídeo

Ver ruta · 55,99 €

Lo que dicen de este curso

4,6 de media en 4.536 reseñas

  • Es un excelente curso, muy bien explicado y cada ejemplo claro. Lo recomiendo
    Carlos B.sept 2026
  • Cumple con las expectativas , aun con el avance que ha tenido la tegnologia el enfoque del profesor esta direccionado en ejemplos 100% aplicables en el mundo real. Herramientas actuales , teoría y PRACTICA , además para quien tiene una base mínima en python puede iniciar el curso sin problema y si se encuentra alguna inquietud en el camino la puede resolver sobre la marcha. Todo esta en internet. Saludos!!!
    Francisco U.ago 2026
  • Yo vengo de analizar datos a menor escala y con Matlab, y buscaba un curso con el que ponerme las pilas para hacerlo en Python. Estoy muy sorprendido con lo completo que es este curso. Me ha servido para refrescar algunas cosas y para aprender bastantes conceptos que no sabía. Muy bien explicado todo y muy claro. Yo lo recomiendo
    Roberto F.may 2026
  • Como todos los curso que he hecho de Santiago, tiene la profundidad teórico-práctica adecuada y todo está muy bien explicado.
    Juan B.may 2026
  • Muy buena explicación, y lo mejor es que es teórico practico!!!
    Diego Alejandro Aguirre V.oct 2026
  • Este curso viene superando por lejos mis espectativas. Es increible como el instructor con su amplio y profundo conocimiento puede llegar a bajar ese material a niveles perfectamente entendibles. Realmente es un curso totalmente recomendable al dia de hoy donde todo se quiere hacer con LLM's aplicando AI pero en muchos casos no hace falta.
    Leonardo C.jun 2026
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Instructor

Santiago Hernández

Experto en IA y ciberseguridad

Experto en IA y ciberseguridad con +300k alumnos formados. Profesor universitario y speaker internacional en las conferencias más prestigiosas del sector.

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