Fundamentos de Machine Learning para empresas
Curso
46 min.
4.6
Herramientas de IA
Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicada a Empresas
La ventaja competitiva de una empresa hoy pasa por saber usar los datos de forma inteligente. Con esta formación aprenderás cómo aplicar Machine Learning en escenarios reales, desde predecir ventas hasta crear aplicaciones interactivas con Streamlit. Un recorrido práctico que impulsa la innovación y transforma la manera en que tu organización toma decisiones.
Contenidos de la ruta de aprendizaje
4 Cursos · 3 h. y 53 min. en total
Introducción al PLN
Curso
2 h. y 15 min.
4.5
Análisis predictivos con IA: Mejorando la toma de decisiones
Curso
34 min.
4.4
Uso de Streamlit para Empresas
Curso
17 min.
4.3
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Habilidades que obtendrás
- Comprender los conceptos básicos de Machine Learning aplicado a empresas
- Conocer casos prácticos como predicción de ventas y segmentación de clientes
- Identificar beneficios y limitaciones del ML sin programación avanzada
- Crear un modelo predictivo básico y analizar sus resultados
- Procesar y limpiar datos de texto para su análisis con NLP
- Aplicar técnicas como Bag of Words, TF-IDF y embeddings
- Realizar análisis de sentimientos y extraer insights de texto
- Diseñar dashboards básicos para interpretar métricas de negocio
- Convertir scripts de Python en aplicaciones web con Streamlit
- Implementar funcionalidades avanzadas en dashboards empresariales
Requisitos mínimos
No hay requisitos teóricos previos.
Se requiere una cuenta en Google Cloud para reproducir la parte práctica.
Por qué realizar este curso
Beneficios
- Aplicación directa: casos prácticos de Machine Learning en empresas
- Visión integral: fundamentos, NLP, análisis predictivo y Streamlit
- Accesibilidad: contenidos sin necesidad de programación avanzada
- Productividad: herramientas para mejorar decisiones con datos reales
- Innovación: IA aplicada a ventas, operaciones y logística
- Practicidad: creación de dashboards y aplicaciones empresariales
- Transformación digital: impulsa la adopción de IA en procesos clave
- Competitividad: desarrolla habilidades de alto impacto en empresas
Para quién
- Profesionales interesados en aplicar IA en su empresa
- Analistas de negocio que quieran mejorar procesos con datos
- Directivos que busquen integrar IA en decisiones estratégicas
- Consultores que asesoren en innovación y transformación digital
- Estudiantes que quieran iniciarse en Machine Learning aplicado
- Equipos que deseen crear dashboards y aplicaciones internas con Streamlit
Oportunidades profesionales
- Analista de datos con especialización en Machine Learning empresarial
- Consultor en transformación digital con foco en IA aplicada
- Responsable de innovación en compañías orientadas a datos
- Desarrollador de soluciones interactivas con Streamlit y ML
- En España, estos perfiles suelen percibir entre 30.000 € y 45.000 € anuales, en función de la experiencia y sector
- Completar esta ruta te permitirá implementar soluciones de IA en tu organización y posicionarte como un perfil clave en el uso de datos para decisiones de negocio
FORMACIÓN EMPRESARIAL
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/ business
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Asesoría Personalizada
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Diseñamos un mapa de las rutas formativas de tus equipos que se alinea con los objetivos estratégicos y operativos de tu empresa.
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Preguntas frecuentes
Resuelve tus dudas o contacta con nosotros para más información.
Sí. Mientras tu suscripción a OpenWebinars esté activa tendrás acceso ilimitado a todos los cursos de la ruta. Esto significa que podrás repetir las clases las veces que quieras, revisar contenidos cuando lo necesites, consultar recursos descargables y acceder a actualizaciones futuras sin coste adicional. Es una ventaja importante porque podrás aprender a tu propio ritmo y reforzar conocimientos cuando lo consideres necesario.
Sí. Es recomendable seguir los cursos en el orden propuesto, ya que cada uno complementa al anterior. Aun así, si ya dominas algunos temas, puedes saltar directamente a las formaciones que más te interesen.
Sí. Las técnicas y herramientas de Machine Learning tratadas son universales y aplicables en distintos sectores y mercados a nivel global.
Sí. A lo largo de los cursos crearás modelos predictivos, aplicarás técnicas de NLP y desarrollarás dashboards interactivos con Streamlit.
No. El itinerario está diseñado para introducir Machine Learning con ejemplos prácticos y herramientas accesibles, aunque se recomienda familiaridad básica con datos.
Sirve para predecir ventas, segmentar clientes, optimizar operaciones y descubrir patrones ocultos en los datos que generan ventajas competitivas.
Es la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para optimizar procesos, analizar datos y mejorar la toma de decisiones en entornos empresariales.
Son recomendables conocimientos en administración de sistemas Linux y manejo de la terminal. Te recomendamos hacer el curso de Introducción al Cloud Computing antes de comenzar esta carrera.
Efectivamente, una vez superado cada laboratorio, podrás descargarte el diploma acreditativo de cada uno de ellos. Añade estos cursos a tu CV y mejora tu perfil para las empresas. También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la carrera.
Es recomendable que tengas algunos conocimientos básicos de programación en cualquier otro lenguaje, aunque no son indispensables.
Python se puede instalar tanto en Windows cómo en Linux o Mac, por lo que el sistema operativo es indiferente. Aún así te recomendamos usar Linux o Mac ya que el manejo de la terminal en estos sistemas operativos hace que todo sea mucho más productivo.
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Esta ruta formativa está pensada para quienes buscan entender y aplicar Machine Learning en un contexto empresarial. El enfoque combina fundamentos teóricos accesibles con herramientas prácticas para transformar datos en decisiones útiles.
El itinerario comienza con los conceptos básicos de Machine Learning y sus aplicaciones en predicción de ventas y segmentación de clientes. A continuación se abordan las bases del procesamiento del lenguaje natural, con técnicas como limpieza de texto, Bag of Words, TF-IDF y análisis de sentimientos.
Más adelante se trabajan los análisis predictivos aplicados a la toma de decisiones empresariales, con métricas y dashboards para interpretar resultados. Finalmente, se introduce Streamlit como herramienta para convertir modelos en aplicaciones web interactivas y fáciles de usar.
El objetivo de este recorrido es capacitar a profesionales para implementar IA y Machine Learning en sus empresas, optimizando operaciones, mejorando procesos y generando impacto tangible en la toma de decisiones.
