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Elena
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Analista de datos con 10 años de experiencia enseña Python para principiantes en Machine Learning. Desde la minería y limpieza de datos hasta la integración de algoritmos de Machine Learning con lib
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Sobre Elena
Soy consultora en temas de análisis de datos para entidades públicas y privadas en el Perú y EE. UU. He trabajado con Udacity, la plataforma de enseñanza técnica online, como mentora y tutora. He participado en la elaboración de sistemas para ayudar en la detección de corrupción en contratos públicos en Perú. En la actualidad me encuentro desarrollando un sistema en Python, Scikit Learn y OpenAI para un bot de recomendaciones de planes de nutrición y ejercicio. Me encanta trabajar en proyectos divertidos e innovadores para hacer las lecciones más llevaderas.
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Acerca de la clase
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Técnicas y metodología de enseñanza El curso se desarrolla bajo una metodología teórico–práctica orientada a la resolución de problemas, combinando fundamentos conceptuales con aplicación inmediata en Python. Las principales técnicas metodológicas incluyen: Aprendizaje basado en proyectos (ABP): los estudiantes desarrollan pequeños proyectos incrementales que consolidan cada tema. Clases demostrativas guiadas: el/la docente programa en tiempo real, explicando buenas prácticas y errores comunes. Ejercicios prácticos supervisados: resolución de problemas durante la clase con retroalimentación inmediata. Uso de datasets reales: introducción temprana a datos reales para contextualizar el Machine Learning. Evaluación formativa continua: quizzes cortos, ejercicios prácticos y revisión de notebooks. Uso de notebooks interactivos (Jupyter/Colab): para favorecer la experimentación y la visualización de resultados. Se prioriza la comprensión conceptual por encima de la memorización de sintaxis. Ejemplo del programa de una clase Clase 5: Introducción al Machine Learning con Python Duración: 2 horas Objetivos de la clase: Comprender qué es Machine Learning y sus tipos principales. Implementar un primer modelo sencillo en Python. Interpretar resultados básicos de un modelo. Contenidos: ¿Qué es Machine Learning? Definición y casos de uso Tipos: supervisado, no supervisado y por refuerzo Flujo básico de un proyecto de Machine Learning Introducción a scikit-learn Primer modelo: regresión lineal simple Actividades prácticas: Carga y exploración de un dataset sencillo Separación de datos en entrenamiento y prueba Entrenamiento de un modelo de regresión lineal Evaluación básica del modelo Herramientas: Python Jupyter Notebook / Google Colab Librerías: NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn Cierre de la clase: Discusión de resultados Preguntas frecuentes Tarea práctica corta para la siguiente sesión Particularidades como profesor/a Como docente, el enfoque se caracteriza por: Lenguaje claro y progresivo, evitando tecnicismos innecesarios en etapas iniciales. Énfasis en la intuición matemática y lógica, más que en fórmulas complejas. Paciencia pedagógica, entendiendo que muchos estudiantes se inician tanto en Python como en Machine Learning. Adaptación al ritmo del grupo, con refuerzos cuando se detectan dificultades comunes. Promoción del pensamiento crítico, incentivando a cuestionar resultados y no solo ejecutar código. Actualización constante, incorporando buenas prácticas y herramientas actuales del ecosistema Python. A quién van dirigidas tus clases: Este curso está dirigido a: Estudiantes universitarios de carreras como: Ingeniería (sistemas, informática, industrial, electrónica) Ciencia de datos Profesionales que deseen iniciarse en Machine Learning: Analistas de datos Investigadores/as Nivel académico: básico / introductorio Requisitos previos: Conocimientos básicos de programación (deseable, no excluyente) Matemática básica (álgebra elemental y nociones de estadística)
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