Conocimientos y habilidades que adquieres realizando este curso

  • Aprenderás los principios básicos de diversos algoritmos de machine learning.
  • Aprenderás su aplicabilidad práctica.
  • Aprenderás a cargar, limpiar, transformar y analizar conjuntos de datos.
  • Podrás aplicar de forma práctica diversos modelos de predicción o agrupación.
  • Aprenderás a comparar el desempeño de cada uno de ellos.

Temario

  • Estructura de datos en R (Parte I)

    2m
  • Estructura de datos en R (Parte II)

    14m
  • Manipulación de DataFrames (Parte I)

    9m
  • Manipulación de DataFrames (Parte II)

    9m
  • Limpieza y transformación de los datos

    13m
  • Relación entre variables (Parte I)

    12m
  • Relación entre variables (Parte II)

    8m
  • Visualización

    7m
  • Regresión lineal

    12m
  • DEMO: Regresión lineal

    12m
  • Regresión logística

    13m
  • DEMO: Regresión logística

    12m
  • Redes neuronales (Parte I)

    14m
  • Redes neuronales (Parte II)

    11m
  • Redes neuronales (Parte III)

    12m
  • Árboles de decisión

    11m
  • Random Forest y XGBoost

    7m
  • Importancia de variables

    7m
  • Caso práctico

    15m
  • Algoritmos de agrupación

    12m

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Descripción

Este curso de Machine Learning para principiantes te permitirá comenzar tu formación en uno de los sectores con mayor proyección en la actualidad, y que tiene un mejor futuro en el aspecto laboral.

Realizando esta formación aprenderás todos los fundamentos necesarios sobre Machine Learning, además de una forma muy práctica, lo que, sumado a la posibilidad de avanzar siempre a tu ritmo, hace que sea un curso perfecto para iniciarte.

Para completar el curso de forma correcta, es necesario poseer algunos conocimientos en programación en R, además sería interesante tener conocimientos básicos de matemáticas, sobre todo en álgebra lineal y cálculo, que se usarán a la hora de explicar los algoritmos.

En caso que no cumplas el requisito de la programación en R, te recomendamos encarecidamente que primero realices el curso de introducción a la programación en R, impartido por un experto en la materia, y que encontrarás en nuestra plataforma incluido en tu suscripción.

Para comenzar el curso de introducción a Machine Learning, el profesor hará una introducción del lenguaje R, para conocer un poco su origen y los motivos para su uso. También introducirá el entorno de desarrollo R Studio, que se utilizará a lo largo del curso, para que tengas una primera toma de contacto con su interfaz y opciones.

A partir de aquí entramos en los cuatro bloques en los que se divide la formación, cada uno de ellos compuestos por varias lecciones, para poder ir avanzando poco a poco y siempre de una forma bien organizada.

Esta primera parte se centra en el tratamiento de datos en R, para aprender a trabajarlos. Para comenzar aprenderás los diferentes tipos de datos que existen en este lenguaje y la estructura de los mismos, de forma aplicada, para que sea más sencillo de asimilar.

Después se pasará al tema de los DataFrames en R, explicando inicialmente qué son, cómo crearlos y cómo manipularlos, y pasando posteriormente a su desarrollo de forma práctica. Seguidamente aprenderás a limpiar y transformar los datos, también empleando R Studio para verlo todo de una forma más clara.

Para finalizar este primer y amplio bloque tendrás varias lecciones en las que conocer cómo se relacionan los diferentes tipos de variables en R, y como conclusión te mostraremos cómo usar las diferentes opciones de visualización que ofrece R Studio.

En la segunda sección del curso pasamos ya a desarrollar todo lo relacionado con el Machine Learning, desde qué es, sus fundamentos básicos, los diferentes algoritmos que existen y las técnicas que se pueden emplear, tanto de aprendizaje supervisado como de aprendizaje no supervisado.

Dentro de este apartado se desarrollará también el tema del entrenamiento y evaluación de modelos de Machine Learning, desde cómo desarrollar un modelo hasta su validación final, explicando otros términos relacionados como Overfitting y Underfitting, además de las métricas empleadas para medir el desempeño de los modelos.

El tercer segmento del curso es dónde adquirirás todos los conocimientos sobre el aprendizaje supervisado. Este bloque es el más extenso de todos, ya que se irán exponiendo los diferentes algoritmos de Machine Learning, tanto de forma teórica como de forma aplicada.

Dentro de los algoritmos que se verán en estas lecciones, comenzaremos con algunos más básicos, como el de la regresión lineal o la regresión logística. Después entraremos a explicar un concepto muy importante, como es el de las redes neuronales, al que dedicaremos tres clases.

Tras conocer todo lo relacionado con las redes neuronales, podrás continuar con las lecciones restantes del tercer bloque, las que se dedican a exponer algoritmos más complejos como, por ejemplo, el de los árboles de decisión y los denominados Random Forest y Gradient Boosting.

Para concluir este apartado veremos la importancia de las variables al utilizar los modelos de Machine Learning, y realizaremos un caso práctico muy interesante, en el que utilizaremos un conjunto de datos sobre el que aplicaremos los diversos algoritmos vistos previamente, de forma que puedas aclarar conceptos.

Finalizamos el curso con el último bloque, en el que se verán los algoritmos de aprendizaje no supervisados, también conocidos como algoritmos de agrupación o clustering, siguiendo la misma tónica anterior, es decir, primero un desarrollo teórico y después todo aplicado de forma práctica.

En resumen, aprender Machine Learning con este curso te permitirá analizar datos utilizando el lenguaje R, entender los principios básicos de los diferentes modelos de ML, diferenciar entre aprendizaje supervisado y no supervisado y también utilizar algunos algoritmos de ambas categorías.

* Requisitos del Curso

Se recomienda disponer de una base matemática básica de álgebra lineal y cálculo, así como nociones básicas de programación en R.

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