Curso de Python e Inteligencia Artificial | Manual PDF de Machine Learning, Deep Learning y MLOps | 153 Páginas, Código Real

Descrizione del venditore

DOMINANDO LA IA CON PYTHON
Manual técnico de formación · 153 páginas · PDF de descarga inmediata

De la teoría matemática al despliegue en producción: Machine Learning, Deep Learning y MLOps con código Python real, comentado línea por línea.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

¿Te has quedado alguna vez a mitad de un tutorial? Empiezas con entusiasmo, copias código que no entiendes y, cuando el problema cambia un poco, no sabes por dónde seguir. Este manual existe para cerrar esa brecha: no enseña recetas sueltas, enseña el método completo que va desde un dataset en bruto hasta un modelo funcionando en producción.

Son 153 páginas en castellano, con estructura de curso y ritmo de manual: cada concepto se presenta primero con una intuición cotidiana, después con la formulación matemática mínima imprescindible y, por último, con código Python ejecutable, comentado línea por línea y aplicado a problemas de negocio reales.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

QUÉ INCLUYE

✔ Manual en PDF de 153 páginas, formato A4, tipografía cuidada y maquetación profesional.
✔ 6 módulos progresivos, 56 apartados y 12 diagramas explicativos.
✔ Código Python limpio (PEP 8), comentado línea por línea y listo para ejecutar.
✔ Casos reales: análisis exploratorio de datos financieros, predicción de fuga de clientes (churn), tasación de viviendas, clasificación de imágenes médicas y análisis de sentimiento en reseñas.
✔ Proyecto final integrador: modelo, API, contenedor Docker, CI/CD y monitorización de deriva.
✔ Glosario técnico, bibliografía comentada, datasets públicos y listas de verificación al final de cada módulo.
✔ Descarga inmediata en cuanto se confirma el pago.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

CONTENIDO, MÓDULO A MÓDULO

MÓDULO 1 · Entorno, datos y análisis exploratorio
Entornos virtuales reproducibles, NumPy y álgebra vectorial, Pandas, visualización con Matplotlib y Seaborn, y un EDA completo sobre un caso financiero con datos sucios.

MÓDULO 2 · Machine Learning clásico
Generalización, regresión lineal y logística, árboles, Random Forest, Gradient Boosting y XGBoost, SVM, K-Means y PCA. Caso real: predicción de fuga de clientes con evaluación por coste de negocio.

MÓDULO 3 · Redes neuronales con PyTorch
Del perceptrón a las capas ocultas: activaciones, retropropagación, optimizadores, overfitting, early stopping y diagnóstico cuando la red no aprende. Caso real: tasación de inmuebles.

MÓDULO 4 · Visión por computador y lenguaje
Convolución, pooling, arquitecturas históricas, transfer learning, RNN, atención y Transformers. Casos reales: imágenes médicas y análisis de sentimiento.

MÓDULO 5 · Variables, hiperparámetros y ajuste fino
Ingeniería de features sin fuga de información, selección de variables, búsqueda bayesiana con Optuna, fine-tuning y comparación estadística entre modelos.

MÓDULO 6 · MLOps y puesta en producción
ONNX, API con FastAPI, Docker, CI/CD con puertas de calidad, monitorización, PSI y detección de deriva. Proyecto final integrado de principio a fin.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

PARA QUIÉN ES

• Programadores que escriben funciones y bucles, pero nunca han entrenado un modelo.
• Analistas que quieren pasar del notebook suelto a sistemas en producción.
• Estudiantes de ingeniería, matemáticas o estadística que necesitan la parte práctica.
• Perfiles técnicos que preparan entrevistas y quieren repasar el ciclo completo con criterio.

No hace falta experiencia previa en estadística ni cálculo: se construyen desde cero. Solo necesitas terminal, variables, condiciones y funciones.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

CÓMO SE ENTREGA

• Producto 100 % digital: recibes un PDF, no un libro físico.
• Descarga inmediata desde Etsy tras la compra.
• Compatible con ordenador, tablet y lector de e-book; imprimible en A4.
• Idioma: castellano.
• Ejemplos ejecutables con Python 3.11 o superior.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

CÓMO APROVECHARLO

Está pensado para 90–120 horas, con rutas más cortas: 40–50 horas si te centras en datos y negocio (módulos 1, 2, 5 y 6), 60–70 si te interesa el Deep Learning (módulos 1, 3, 4 y 5). Cada módulo cierra con una lista de verificación.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Es un curso en vídeo? No. Es un manual técnico en PDF para leer y ejecutar en paralelo.
¿Sirve si empiezo desde cero? Sí, si ya programas a nivel básico.
¿Qué versiones usa? Python 3.11+, NumPy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch, Transformers, Optuna, FastAPI y Docker.
¿Puedo imprimirlo? Sí, maquetado en A4.
¿Y si falla la descarga? Escríbeme por Etsy y lo resuelvo. Al ser digital no hay devoluciones tras la descarga, pero cualquier incidencia técnica se atiende.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

LICENCIA

Uso personal. Puedes imprimirlo y usar el código en tus proyectos, también comerciales. No se permite revender, redistribuir el PDF ni usarlo como material de formación remunerada sin autorización escrita.

© 2026 ProfessionalCoursesMYD. Todos los derechos reservados.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Empieza hoy: descarga el manual, monta tu entorno en dos minutos y termina con un proyecto real desplegado.