🚀 Mi Arsenal de Conocimientos en Ciencia de Datos e IA

🌟 De la teoría a la práctica: Mis competencias en IA y Machine Learning

💡 Skills y Tecnologías Certificadas

Sobre mí / Lo que domino

📌 Tabla de Conocimientos Certificados

Nivel	Temas	Subtemas
Básico Introducción a Python en Biomedicina	1. Sintaxis básica y conjuntos en Python	Fundamentos de programación y manipulación de datos simples
	2. Estructuras principales y funciones en Python	Listas, diccionarios, bucles, funciones definidas por el usuario
	3. Manejo de archivos e importación de librerías	Lectura/escritura de archivos, uso de librerías estándar
	4. Manejo de datos biomédicos con Pandas	DataFrames, limpieza y análisis de datos médicos
	5. Introducción al diseño de gráficos con Matplotlib	Creación de gráficos 2D para análisis de datos
Intermedio Fundamentos de Machine Learning en Datos Biomédicos	1. Fundamentos del Machine Learning en Python	Conceptos de entrenamiento, validación y test
	2. Scikit-learn en Python	Uso de librería para ML, pipelines básicos
	3. Algoritmos de regresión	Lineal, logística y variantes
	4. Algoritmos de clasificación I	Árboles de decisión, KNN
	5. Algoritmos de clasificación II	SVM, Naïve Bayes
Avanzado Machine Learning en Datos Biomédicos: Técnicas Avanzadas	1. Reducción de dimensionalidad	PCA, t-SNE
	2. Clustering	K-Means, DBSCAN
	3. Selección y extracción de características	Feature selection, feature engineering
	4. Modelos de ensamblaje	Bagging, Boosting, Random Forest
	5. CNN e introducción a redes neuronales	Redes convolucionales aplicadas a imágenes biomédicas

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