Introducción al Machine Learning: Conceptos fundamentales del aprendizaje automático, tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, reforzado) y su aplicación práctica. Fundamentos de Python para Machine Learning: Uso de bibliotecas esenciales como NumPy, Pandas, Matplotlib para la manipulación de datos y visualización. Preprocesamiento de datos: Técnicas de limpieza y transformación de datos, manejo de valores faltantes, normalización y escalado de características. Modelos de Machine Learning supervisados: Implementación de algoritmos como regresión lineal, regresión logística y máquinas de soporte vectorial (SVM). Modelos de Machine Learning no supervisados: Aplicación de técnicas como el clustering (agrupamiento) usando K-means y análisis de componentes principales (PCA). Evaluación de modelos: Métodos de evaluación de modelos usando métricas como precisión, recall, F1-score y matrices de confusión. Optimización de modelos: Técnicas de ajuste de hiperparámetros y validación cruzada para mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos. Aplicaciones prácticas de Machine Learning: Casos prácticos para resolver problemas reales utilizando modelos predictivos y su implementación en Python.