En este curso el estudiante desarrollará de principio a fin, siguiendo las buenas prácticas de gestión de proyectos en Machine Learning, su propio proyecto con datos de la empresa en donde trabaja o datos en los cuales está particularmente interesado(a).

1. Utilizar adecuadamente la metodología CRISP-DM para el desarrollo de proyectos en Machine Learning.
2. Distinguir entre un proyecto de segmentación, clasificación, regresión y series de tiempo.
3. Elegir, para un problema concreto, qué técnicas de Machine Learning son las más apropiadas.
4. Determinar la herramienta de software más adecuada para el enfrentar el problema planteado.
5. Generar los modelos y patrones elegidos utilizando una herramienta o paquete de Machine Learning.
6. Evaluar la calidad de un modelo, utilizando técnicas sencillas de evaluación, validación cruzada.
7. Integrar sistemas de Bases de Datos desde Python.
8. Presentar resultados en aplicaciones Web.