IA y Datos
Retos de Fundamentos de Machine Learning
Los retos de Fundamentos de Machine Learning te sitúan en el centro del trabajo de convertir datos en bruto en modelos que aguantan. Desarrollarás habilidades en Aprendizaje Supervisado, Clasificación y Regresión y Feature Engineering, y luego validarás tu trabajo con División Train/Test y Validación Cruzada en scikit-learn.
A partir de ahí abordarás los temas más complejos — Ajuste de Hiperparámetros, Ensembles de Árboles, Calibración de Modelos y Selección de Modelos bajo Restricciones de Negocio — avanzando hacia el Ajuste de Modelos en Producción y los Pipelines de Features como lo hacen los equipos reales de ML. Cada reto que resuelvas te otorga una credencial verificada para mostrar a los reclutadores.
- CodePrincipianteNuevo
Modelo logístico regularizado para scoring de pymes en banca cooperativa
Recibes un dataset interno con 28.000 expedientes de pymes (16 features financieras y 12 features sectoriales) y un objetivo binario de impago a 12 meses. Construye los tres mod…
- Regularized Regression
- CalibracióN De Modelos
- ValidacióN Cruzada
Statistical Machine Learning - ResearchPrincipianteNuevo
Teoría del aprendizaje y curvas de aprendizaje en estudio de generalización
Recibes un dataset de 80.000 tickets de soporte etiquetados en 12 categorías. Diseña un estudio de curvas de aprendizaje con tres familias (regresión logística regularizada, Ran…
- Learning Theory
- Learning Curves
- Model Comparison
Statistical Machine Learning - AnalysisPrincipianteNuevo
Selección de features con Lasso y árboles para predicción de demanda hortícola
Recibes un dataset de 5 años con observaciones semanales para 12 productos y las 180 variables potenciales (con valores faltantes y multicolinealidad). Diseña dos pipelines de s…
- Feature Selection
- Lasso
- Permutation Importance
Statistical Machine Learning - AnalysisPrincipianteNuevo
Kernels y máquinas de vector soporte para clasificación de cosechas en agritech
Recibes un dataset de 18.500 espectros etiquetados con variedad (8 clases) y calidad (3 niveles), repartido por temporadas. Implementa SVM con tres kernels (lineal, RBF, polinóm…
- Support Vector Machines
- Kernel Methods
- ValidacióN Cruzada
Statistical Machine Learning Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
Cómo funciona
Del briefing al certificado, en seis pasos.
Paso 01
Explora retos alineados con tus estudios.
Paso 02
Acepta el que encaja con tus metas.
Paso 03
Trabájalo con la guía del AI Copilot.
Paso 04
Envíalo para una evaluación estructurada.
Paso 05
Consigue una credencial verificada.
Paso 06
Añádela a LinkedIn con un solo clic.
Familias de competencias relacionadas
Explorar todas las competenciasEquipos del sector tras una década de briefings prácticos
¿Reclutando de este grupo?
Patrocina un reto y conoce candidatos a través de su trabajo real.
Los equipos de la industria pueden diseñar briefings en torno a las habilidades que buscan, y evaluar a los estudiantes por entregables puntuados con rúbrica — no por currículums.