Módulo 1: Introducción al Machine Learning y Data Science
Lección 1 - Fundamentos de Data Science
Lección 2 - Introducción al Machine Learning
Lección 3 - Tipos de aprendizaje en Machine Learning
Lección 4 - Herramientas y lenguajes para Machine Learning

Módulo 2: Preprocesamiento de datos para Machine Learning
Lección 1 - Análisis exploratorio de datos
Lección 2 - Limpieza de datos
Lección 3 - Transformación de variables
Lección 4 - Normalización y estandarización de datos

Módulo 3: Modelos de Machine Learning
Lección 1 - Regresión lineal y logística
Lección 2 - Árboles de decisión y bosques aleatorios
Lección 3 - Máquinas de vectores de soporte
Lección 4 - Redes neuronales

Módulo 4: Evaluación de modelos en Machine Learning
Lección 1 - Métricas de evaluación de modelos
Lección 2 - Validación cruzada
Lección 3 - Sintonización de hiperparámetros
Lección 4 - Selección de modelos

Módulo 5: Aplicaciones prácticas de Machine Learning en Data Science
Lección 1 - Clasificación de imágenes
Lección 2 - Procesamiento de lenguaje natural
Lección 3 - Análisis de sentimientos
Lección 4 - Recomendación de productos