3.Máster en Ciencia de Datos / DataScience

4.2 ★★★★ ★

3.Máster en Ciencia de Datos / DataScience

Name: Aprendizaje Automático / Machine Learning - Online Course
Rating: 4.2 (349 reviews)
Author: Aaron Sánchez

Aprendizaje Automático No Supervisado / No Supervised Machine Learning

updated on icon Updated on Aug, 2025

language icon Language - Spanish

person icon Aaron Sánchez

category icon Development ,Data Science,

Lectures -29

Resources -1

Duration -11 hours

Lifetime Access

4.2 ★★★★ ★

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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.
Métodos de Reducción de Dimensionalidad y Agrupamiento
Aprenderás técnicas como PCA y algoritmos de clustering, incluyendo K-Means, DBSCAN, Gaussian Mixture y Agglomerative Clustering, comprendiendo su funcionamiento y aplicaciones.
Evaluación de Modelos de Segmentación
Explorarás métricas para evaluar la calidad de la segmentación y detección de patrones en datos no etiquetados, asegurando una correcta interpretación de los resultados.
Estrategias para la Selección y Transformación de Variables
Aplicaciones de Modelos No Supervisados
Analizarás el uso de algoritmos de clustering y reducción de dimensionalidad en diversos escenarios, desde la segmentación de clientes hasta la detección de anomalías.
Proyectos Prácticos

Segmentación de Clientes
Aplicarás modelos de clustering para agrupar clientes según sus comportamientos y características, optimizando estrategias comerciales y de marketing.
Recomendador de Productos
Desarrollarás sistemas de recomendación basados en segmentación y patrones de consumo, mejorando la personalización en plataformas de venta.
Segmentación de Pacientes según un Discriminante
Utilizarás técnicas de reducción de dimensionalidad y clustering para clasificar pacientes en grupos relevantes para análisis del tratamiento.
Detección de Anomalías en Tarjetas de Crédito
Implementarás algoritmos de detección de anomalías para identificar patrones sospechosos en transacciones, contribuyendo a la prevención de fraudes.

Este curso te brindará una formación integral en Machine Learning no supervisado, combinando teoría y práctica para desarrollar habilidades aplicables en ciencia de datos y análisis predictivo.

Goals

Aprendizaje Automático / Machine Learning
Algoritmos Clustering
Machine Learning Agrupación y Segmentación
Proyecto: Segmentación de Clientes
Proyecto: Segmentación de Discriminante
Proyecto: Recomendador Productos
Proyecto: Detección de Anomalías en Tarjetas de Crédito

Prerequisites

Nociones de Python y Ciencia de Datos

3.Máster en Ciencia de Datos / DataScience

Curriculum

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Introducción

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

Aprendizaje Automático NO Supervisado

1 Lectures

Reducción de la Dimensionalidad

2 Lectures

Segmentación y Agrupación (Clustering)

8 Lectures

Proyecto: Segmentación de Clientes

5 Lectures

Proyecto: Segmentación a partir de un Estrato y Discriminante

2 Lectures

Proyecto: Detección de Anomalías en Tarjetas de Crédito

2 Lectures

Proyecto: Recomendador de Productos

6 Lectures

Instructor Details

Aaron Sánchez

Course Certificate

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3.Máster en Ciencia de Datos / DataScience

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