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Un plan de estudios de 12 semanas y 26 lecciones para principiantes sobre machine learning clásico, con lecciones y cuestionarios en Python y R.

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¿Qué es?

ML for Beginners es un plan de estudios estructurado de los Cloud Advocates de Microsoft que enseña machine learning clásico, es decir, técnicas que no dependen del deep learning. Se basa principalmente en Scikit-learn y se organiza en 26 lecciones a lo largo de 12 semanas. Los temas incluyen regresión, clasificación, clustering, procesamiento del lenguaje natural, pronóstico de series temporales y aprendizaje por refuerzo, además de un apéndice sobre aplicaciones del mundo real.

Cada lección combina un cuestionario previo, instrucciones por escrito y una solución, un reto y una tarea. Muchas lecciones se basan en proyectos y utilizan conjuntos de datos de distintas regiones del mundo, como precios de calabazas de Norteamérica y cocinas asiáticas e indias. La mayoría de las lecciones incluye código Python en notebooks de Jupyter, y muchas tienen equivalentes en R. El repositorio también incluye una aplicación de cuestionarios con 52 cuestionarios que se puede ejecutar localmente.

El curso está pensado para estudiantes que trabajen individualmente o en grupo, e incluye orientación para docentes. El contenido está disponible en más de 50 idiomas traducidos.

Funciones clave

  • 01Abarca regresión, clasificación, clustering, NLP, series temporales y aprendizaje por refuerzo
  • 02Lecciones basadas en proyectos, desarrolladas principalmente con Scikit-learn y Python
  • 03Hay versiones en R para muchas lecciones
  • 04Cuestionarios antes y después de las lecciones, con 52 cuestionarios en una aplicación que se puede ejecutar localmente
  • 05Incluye soluciones, retos y tareas para cada lección
  • 06Contenido traducido a más de 50 idiomas

Casos de uso

  • Autoaprendizaje de machine learning clásico para desarrolladores que se inician en el campo
  • Curso de ML en el aula o dirigido por docentes, con los planes de lección incluidos
  • Aprendizaje de Scikit-learn mediante proyectos prácticos de regresión y clasificación
  • Complemento del plan de estudios Data Science for Beginners

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    Clona el repositorio en tu equipo

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Temas

#machine-learning#education#scikit-learn#python#data-science#curriculum#machine-learning-algorithms#machinelearning#machinelearning-python#microsoft-for-beginners

Preguntas frecuentes

¿Qué es ML-For-Beginners?
Un plan de estudios de 12 semanas y 26 lecciones para principiantes sobre machine learning clásico, con lecciones y cuestionarios en Python y R. ML for Beginners es un plan de estudios estructurado de los Cloud Advocates de Microsoft que enseña machine learning clásico, es decir, técnicas que no dependen del deep learning. Se basa principalmente en Scikit-learn y se organiza en 26 lecciones a lo largo de 12 semanas. Los temas incluyen regresión, clasificación, clustering, procesamiento del lenguaje natural, pronóstico de series temporales y aprendizaje por refuerzo, además de un apéndice sobre aplicaciones del mundo real.
¿ML-For-Beginners es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
ML-For-Beginners es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿ML-For-Beginners sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de ML-For-Beginners fue el 18 oct 2026.
¿Para qué puedo usar ML-For-Beginners?
Autoaprendizaje de machine learning clásico para desarrolladores que se inician en el campo Curso de ML en el aula o dirigido por docentes, con los planes de lección incluidos Aprendizaje de Scikit-learn mediante proyectos prácticos de regresión y clasificación Complemento del plan de estudios Data Science for Beginners
¿Cómo se instala ML-For-Beginners?
Haz un fork del repositorio en GitHub Clona el repositorio en tu equipo: git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
¿Dónde consigo ML-For-Beginners?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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