Comprender los conceptos básicos de la programación en Python y el aprendizaje automático, y ser capaz de aplicarlos para resolver problemas de análisis de datos y construir modelos de aprendizaje automático.

-Entender la importancia de la programación y el aprendizaje automático en el análisis de datos y la inteligencia artificial, y ser capaz de configurar un entorno de desarrollo para trabajar con Python.

-Conocer las variables y los tipos de datos en Python, usar estructuras de control para controlar el flujo de un programa, crear funciones y módulos, y comprender los conceptos básicos de la programación orientada a objetos.

-Aprender a manejar y limpiar datos, realizar análisis exploratorios, comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático y utilizar técnicas como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, clustering, reducción de dimensionalidad, redes neuronales.

-Entender la introducción e historia de TensorFlow, instalar y configurar TensorFlow, crear un grafo computacional, construir y entrenar modelos, usar TensorFlow para diferentes tipos de tareas de aprendizaje automático y resolver ejemplos y ejercicios prácticos.

-Aprender técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y aprendizaje reforzado, y aplicarlas para resolver problemas específicos en estos campos.

1. INTRODUCCIÓN

2. FUNDAMENTOS DE LA PROGRAMACIÓN

3. USO DE LIBRERÍAS EXTERNAS

4. CIENCIA DE DATOS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

5. TENSORFLOW