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Keri
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Machine Learning aplicado: aprende a construir y desplegar modelos reales con un Data Scientist profesional
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Acerca de Keri
Soy ingeniero industrial y científico de datos en CDMX. Actualmente curso una maestría en Tecnologías de la Información e Inteligencia Analítica, donde investigo modelos predictivos aplicados a la toma de decisiones con datos reales.
En mi trabajo diario construyo pipelines de machine learning en Google Cloud Platform — BigQuery, Cloud Run, Docker, Terraform, Bitbucket. Uso herramientas de vibecoding todos los días en proyectos de producción, no solo para demos. Esa experiencia práctica es lo que traigo a mis clases.
Antes de dedicarme a ciencia de datos, mi formación en ingeniería industrial me enseñó a pensar en sistemas y procesos, que es exactamente la mentalidad que necesitas para trabajar con agentes de IA: definir el problema con claridad, diseñar el flujo y verificar el resultado.
Me apasiona enseñar porque creo que estas herramientas están democratizando la tecnología, y quiero que más personas en LATAM las aprovechen antes de que sea tarde.
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Acerca de la clase
- Educación general básica (EGB)
- Educación general básica superior
- 1ero de Bachillerato
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niveles :
Educación general básica (EGB)
Educación general básica superior
1ero de Bachillerato
Técnico superior
Educación superior
Educación para adultos
Maestría / Magister
Doctorado
Educación inicial
Principiante
Intermedio
Avanzado
Niños
- Español
Todos los idiomas hablados para las clases :
Español
El problema de la mayoría de los cursos de ML es que terminan en el notebook. Yo te enseño el ciclo completo: desde entender los fundamentos (regresión, árboles, ensambles, redes neuronales) hasta poner un modelo en producción en la nube.
Soy Data Scientist con experiencia en pipelines de ML en Google Cloud (BigQuery, Cloud Run, Docker) y he construido sistemas de predicción de principio a fin. Curso maestría en Tecnologías de la información e Inteligencia Analítica.
Qué cubrimos según tu nivel: fundamentos matemáticos sin dolor (solo lo necesario), scikit-learn y XGBoost en proyectos reales, evaluación correcta de modelos (donde casi todos se equivocan), introducción a deep learning, y despliegue de modelos como APIs.
Si vienes de cero en programación, empezamos con las bases de Python sin problema.
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