Módulo 1: Introducción al Machine Learning
Lección 1 - Fundamentos del Machine Learning
Lección 2 - Tipos de Machine Learning
Lección 3 - Proceso de Machine Learning
Lección 4 - Aplicaciones del Machine Learning
Lección 5 - Herramientas y recursos para el Machine Learning

Módulo 2: Aprendizaje supervisado
Lección 1 - Regresión lineal
Lección 2 - Regresión logística
Lección 3 - Árboles de decisión
Lección 4 - Máquinas de vectores de soporte
Lección 5 - Algoritmos de clasificación en Machine Learning

Módulo 3: Aprendizaje no supervisado
Lección 1 - Clustering
Lección 2 - Asociación
Lección 3 - Reducción de dimensionalidad
Lección 4 - Análisis de componentes principales
Lección 5 - Algoritmos de aprendizaje no supervisado

Módulo 4: Evaluación y selección de modelos
Lección 1 - Métricas de evaluación
Lección 2 - Validación cruzada
Lección 3 - Overfitting y underfitting
Lección 4 - Selección de características
Lección 5 - Optimización de hiperparámetros

Módulo 5: Big Data y Machine Learning
Lección 1 - Introducción al Big Data
Lección 2 - Herramientas para el análisis de Big Data
Lección 3 - Integración de Machine Learning en entornos de Big Data
Lección 4 - Casos de uso de Machine Learning en Big Data
Lección 5 - Tendencias futuras de Machine Learning y Big Data