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Machine Learning Profesional Certification

Construya, evalúe y ponga en producción modelos de machine learning

Key facts

About the Machine Learning Profesional certification

Una certificación de nivel profesional para practicantes que construyen, evalúan y operan sistemas de machine learning de extremo a extremo. Cubre el flujo de trabajo completo de ML aplicado: definir el problema, dividir los datos honestamente, diseñar y escalar características, y seleccionar el algoritmo adecuado para cada tarea. Dominará el conjunto de herramientas supervisadas — regresión lineal y logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, gradient boosting y XGBoost, SVM, k-vecinos más cercanos y Bayes ingenuo — junto con el conjunto de herramientas no supervisadas de k-means, agrupamiento jerárquico y DBSCAN, y reducción de dimensionalidad con PCA y t-SNE. La certificación profundiza en los conceptos que diferencian a un profesional de quien sigue tutoriales: el compromiso sesgo-varianza, el sobreajuste y la regularización (L1/L2, dropout), la validación cruzada sin fuga de datos, y la elección de la métrica que refleja el coste de negocio — precisión, exactitud, recall, F1, ROC-AUC, log loss, RMSE/MAE/R2 — incluida la lectura de una matriz de confusión y una curva ROC. Luego le prepara para la producción: manejo del desbalance de clases, ajuste de hiperparámetros con búsqueda en cuadrícula, aleatoria y bayesiana, construcción de ensambles (bagging, boosting, stacking), interpretación de modelos con importancia de características y SHAP, y despliegue en producción con versionado, monitoreo, detección de deriva, CI/CD para ML y feature stores. Los principios de IA responsable y la omnipresente trampa de la fuga de datos aparecen a lo largo de todo el curso. Es el puente entre saber qué es el machine learning y ser capaz de poner un modelo ante usuarios reales.

What you will learn

The official Machine Learning Profesional study course covers:

  1. The ML Workflow & Problem Framing — How a machine-learning project really runs: the end-to-end lifecycle, the supervised/unsupervised/reinforcement split, and choosing the right task ty…
  2. The Supervised Algorithm Toolkit — From linear and logistic regression through trees, random forests, gradient boosting/XGBoost, SVM, kNN, and naive Bayes — and how to choose.
  3. Unsupervised Learning & Feature Engineering — Clustering (k-means, hierarchical, DBSCAN), dimensionality reduction (PCA, t-SNE), and the feature engineering, scaling, and selection that make mode…
  4. Evaluation, Bias-Variance & Metrics — Honest validation, the bias-variance tradeoff and regularization, and choosing the metric that matches the cost — with worked confusion-matrix and RO…
  5. Tuning, Ensembles & Optimization — Class-imbalance handling, hyperparameter search, ensembles (bagging/boosting/stacking), gradient descent, neural-network basics, and interpretability.
  6. Shipping Models — MLOps & Responsible AI — Production ML: versioning, deployment, monitoring and drift, CI/CD and feature stores, NLP and time-series essentials, and responsible-AI fairness.

Prerequisites

Frequently asked questions

Is the Machine Learning Profesional certificate verifiable?
Yes. Every issued Hootix Academy certificate carries a unique credential code that anyone can verify online.
How is the Machine Learning Profesional exam structured?
It is a 180-minute proctored multiple-choice exam of 100 questions; you need 75% to pass.
Do I need to buy the course to take the exam?
You can purchase the certification exam on its own, or bundle it with the full study course at a reduced price.
How long does the Machine Learning Profesional course take?
About 40 hours of self-paced study.

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