2.Máster en Ciencia de Datos / DataScience

4.4 ★★★★ ★

2.Máster en Ciencia de Datos / DataScience

Name: Aprendizaje Automático Supervisado / Supervised Machine Learning
Rating: 4.4 (61 reviews)
Author: Aaron Sánchez

Aprendizaje Automático Supervisado / Supervised Machine Learning

updated on icon Updated on Aug, 2025

language icon Language - Spanish

person icon Aaron Sánchez

category icon Development ,Data Science,

Lectures -74

Duration -19.5 hours

Lifetime Access

4.4 ★★★★ ★

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Course Description

Introducción al Machine Learning
Comprenderás los principios fundamentales del aprendizaje automático, sus aplicaciones y los tipos de problemas que resuelve.
Métricas de Evaluación para Clasificación y Regresión
Aprenderás a evaluar modelos mediante métricas como precisión, recall, F1-score, RMSE y MAE, asegurando su correcta interpretación.
Modelos Lineales y Árboles de Decisión
Explorarás modelos como regresión lineal, regresión logística y árboles de decisión, entendiendo su funcionamiento y aplicaciones.
Rebalanceo y Recalibrado de Variables
Descubrirás estrategias para manejar datos desbalanceados y mejorar la representación de variables en los modelos.
Máquinas de Vectores de Soporte y Naïve Bayes
Analizarás estos algoritmos de clasificación y sus ventajas en distintos tipos de datos.
K Vecinos Más Cercanos y Algoritmos de Boosting
Estudiarás KNN y técnicas avanzadas como AdaBoost, Gradient Boosting y XGBoost, aplicando su teoría y práctica en problemas de regresión.

Proyectos Prácticos

Tasación de Viviendas (Regresión)
Aplicarás modelos de regresión para predecir el valor de inmuebles en función de características como ubicación, tamaño y antigüedad.
Abandono de Clientes (Clasificación)
Implementarás modelos de clasificación para identificar patrones que indiquen la probabilidad de que un cliente deje un servicio, optimizando estrategias de retención.

Este curso te brindará una formación integral en Machine Learning, combinando teoría y práctica para desarrollar habilidades aplicables en ciencia de datos y análisis predictivo.

Goals

Aprendizaje Automático / Machine Learning
Algoritmos Lineales
Algoritmos Árboles
Algoritmos Bagging and Boosting
Proyecto: Tasación Viviendas
Proyecto: Fuga de Clientes
Machine Learning Regression and Classification

Prerequisites

Nociones de Python y Ciencia de Datos

2.Máster en Ciencia de Datos / DataScience

Curriculum

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Introducción a Herramientas de Trabajo

3 Lectures

Preparación de Entornos 16:31 16:31
Preparación de Entornos 2 14:16 14:16
Preparación de Entornos 3 19:10 19:10

Teoría Aprendizaje Automáticos / Machine Learning

6 Lectures

Modelos Lineales

21 Lectures

Preprocesado de Variables Dependientes u Objetivo / Target

4 Lectures

Clasificación Multiclase

1 Lectures

Máquina de vectores de soporte

5 Lectures

Árboles

6 Lectures

Naive Bayes

5 Lectures

K Vecinos más Próximos

3 Lectures

Algoritmos de Boosting

12 Lectures

Proyecto: Tasación Vivienda

3 Lectures

Proyecto: Abandono de Clientes

5 Lectures

Instructor Details

Aaron Sánchez

Course Certificate

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2.Máster en Ciencia de Datos / DataScience

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