ACADEMIA ATLAS // DATA SCIENCE CORE
Machine Learning: The Predictive Engine
OMNIPOTENT
BLOQUE I: EL ORIGEN DE LOS DATOS (FOUNDATIONS)
PHASE_01 // DATA_ARCHITECTURE
Preprocesamiento Maestro
Data Pipeline:Manejo de nulos, outliers y normalización de escalas.
PHASE_02 // STATISTICAL_REGRESSION
Regresiones y Probabilidad
Modelado:Regresión Lineal y Logística para predicción continua y binaria.
BLOQUE II: EL CEREBRO ALGORÍTMICO (SUPERVISED)
PHASE_03 // DECISION_TREES
Árboles y Bosques Aleatorios
Random Forest:Poder de ensamble por Bagging y reducción de varianza.
PHASE_04 // VECTOR_MACHINES
Máquinas de Soporte y KNN
SVM:Clasificación avanzada mediante hiperplanos de separación.
PHASE_05 // BOOSTING_ALGORITHMS
Boosting de Alto Rendimiento
XGBoost:Optimización extrema para datasets tabulares masivos.
PHASE_06 // UNSUPERVISED_CLUSTERING
Clustering No Supervisado
K-Means:Segmentación de datos y descubrimiento de patrones.
BLOQUE III: MOVIMIENTO (DEEP & MLOPS)
PHASE_07 // NEURAL_NETWORKS
Redes Neuronales
Deep Learning:Arquitecturas básicas, Backpropagation y optimizadores.
PHASE_08 // MODEL_DEPLOYMENT
MLOps: IA en Producción
Despliegue:Subir modelos a la nube Atlas y monitoreo de deriva.
LEGADO ATLAS // DATA PORTFOLIO