Curso Machine Learning con R. Data Analytics de básico a experto.

Machine learning con R. Data Analytics de básico a experto (Acceder)

Modelado Predictivo con R. Aprende los algoritmos de Machine Learning con R para convertirte en un Data Science experto.

Instructores: PhD. Manuel Castillo y Arquitecto Álvaro García.

Calificación: ⭐⭐⭐⭐⭐

Bienvenido al curso virtual de Modelado Predictivo con R. El objetivo principal de este curso es que el alumnado sea capaz desarrollar experimentos avanzados de analítica de datos de manera muy sencilla dentro del modelado predictivo y, es decir, el conocido área de machine learning.

En este curso se trabajará la análitica de datos para poder trabajar correctamente machine learning aplicado con R. Descubrirá el proceso paso a paso que puede utilizar para comenzar y ser bueno en el machine learning para el modelado predictivo en la plataforma R.

Antes de nada, vamos a enfocar el siguiente curso de “Data Analytics con R” dentro del campo Machine Learning y subcampo modelado predictivo (Aprendizaje Supervisado) y clustering (Aprendizaje No Supervisado). Dentro de este campo el curso “Data Analytics con R” se encuentra dentro del modelado predictivo muy utilizado en el ámbito de investigación e industrial. Por tanto, veremos como la plataforma R destaca de entre todas las opciones por facilitar enormemente nuestro trabajo con un amplio abanico de opciones dentro de la minería de datos.

Son ocho unidades temáticas, en las que contará con vídeos, actividades, temario, foros que le ayudarán a realizar el curso de manera eficiente y entretenida. Con esta amplia formación aprenderás el proceso completo y de forma profesional para llevar a cabos proyectos integrales. Una formación 100% practica que aumentará tu habilidades y competencias profesionales. Un curso paso a paso que te ahorra mucho tiempo y esfuerzo en tu trabajo diario.

El curso se desarrolla considerando actividades no presenciales a través de la plataforma virtual Udemy, para lo cual se utilizan las siguientes estrategias didácticas:

Actividad virtual

• Sesiones de videoconferencias
• Análisis de casos
• Foros de discusión
• Trabajos parciales de los módulos en foros
• Examen tipo test.
• Proyecto final del curso
• Lecturas comentadas y
• Búsquedas de información científica.

La formación te permitirá convertirte en un experto en la materia, y todo ello desde una formación principalmente práctica. A través de variadas actividades y proyectos completos podrás adquirir los conocimientos suficientes para ejercer profesionalmente de forma solvente. Además conocerás en detalle mi flujo de trabajo a la hora de afrontar un proyecto profesional. Para la realización de este curso no vas a necesitar el equipo informático más potente del mercado, ya que el software empleado durante formación online se encuentra perfectamente optimizado y su uso es muy fluido en todo tipo de equipos, tanto en PC como en Mac.

Puedes elegir ver todas las lecciones de forma secuencial (lineal) y aprovecharlas al máximo la formación. Pero también puedes decidir ver este curso como una guía de referencia. Las clases están claramente organizadas en secciones lógicas y puedes decidir visualizar solo las clases que te resulten más importantes según tus necesidades formativas. A excepción de las lecciones PRO, la mayoría de las lecciones son independientes para que puedas comprender los conceptos de cada lección sin tener que ver las lecciones anteriores del curso.

Es excepcional el aumento en la demanda de profesionales en este ámbito por parte de las empresas de todo el mundo actualmente. Para desarrollar el programa formativo propuesto no ser requieren grandes conocimientos previos, ya que la formación se acomete desde un nivel de usuario 0. El curso está orientado a aquellos creativos que quieran ampliar sus skills (habilidades) y conocer múltiples trucos, consejos, recursos y recomendaciones, de la mano de los instructores Manuel Castillo y Álvaro García. Además todas las formaciones de Udemy disponen acceso automático al curso, sin limitación de tiempo, disponibilidad 24/7 (24 horas al día los 7 días de la semana), sin caducidad y con garantía de devolución.

Contenidos

MÓDULO 1: Introducción
1. Conceptos básicos de machine learning.
2. La plataforma R como nuestro entorno de machine learning.
3. Conclusiones

MÓDULO 2: Programación con R
1. Primeros pasos con la plataforma R.
2. Lenguaje de programación R.
3. Conjunto de datos Estándar.

MÓDULO 3: Análisis de datos
1. Cargar un conjunto de datos.
2. Estadística descriptiva.
3. Visualización de datos.
4. Taller: Trabajo de aplicación de diferentes técnicas analíticas de datos en un conjunto de datos seleccionado por el usuario e interpretar la salida obtenida.
5. Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.

MÓDULO 4: Tratamiento de datos

1. Preprocesamiento de datos para machine learning.
2. Métodos de remuestreo para estimar la precisión del modelo.
3. Evaluación de las métricas.
4. Taller: Aplicación de diferentes técnicas de tratamiento de datos en un conjunto de datos y verificación de su impacto en las métricas algorítmicas.
5. Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.

MÓDULO 5: Fase de modelado

1. Feature Selection en machine learning
2. Algoritmos de Machine Learning.
3. Comparar el rendimiento de los algoritmos.
4. Taller: Aplicación de diferentes algoritmos de machine learning en un conjunto de datos e interpretar la salida obtenida, así mismo, verificar el algoritmo que tenga mejor comportamiento.
5. Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.

MÓDULO 6: Fase de optimización y forecasting

1. Configuración de hiperparámetros.
2. Combinar predicciones desde múltiples algoritmos.
3. Guardado e integración del modelo.
4. Plantilla para el modelado predictivo.
5. Taller: Una vez seleccionados los algoritmos candidatos a modelo realizar una optimización de estos a través de la configuración de sus hiperparámetros.
6. Examen tipo test sobre los contenidos del módulo.

MÓDULO 7: Proyectos de Machine Learning

1. Proyecto de clasificación multiclase.
2. Proyecto de regresión.
3. Proyecto de clasificación binaria.
4. Proyecto: Realizar un proyecto completo analizando todas las fases estudiadas en los diferentes módulos.

MÓDULO 8. Aprendizaje No Supervisado

1. Aprendizaje No supervisado.
2. Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado.
3. Determinar el número óptimo de clústers.
4. Proyecto de Aprendizaje No Supervisado.

La modalidad de este curso te permite que empieces y acabes cuando tú quieras, marcando el ritmo de la clase según tu disponibilidad. Puedes volver a visualizar lo que te interese, saltar el contenido que ya domines, hacer preguntas, resolver dudas, compartir tus proyectos…

Recuerda que esta formación incluye lecciones en vídeo fullHD con audio de estudio (compatible con TV, PC, Mac, tablet y smartphone), artículos didácticos, actividades, proyectos paso a paso, recursos descargables, links de interés, acceso de por vida, certificado de finalización, tutorización online, y una exclusiva comunidad de aprendizaje privada que nos ayudamos aportando nuestras experiencias en el foro de comunicación del curso.

Con esta formación disfrutarás aprendiendo desde dónde quieras, sin tener que desplazarte, sin horarios, con quién quieras, según tus necesidades y disponibilidad. Aprenderás con un instructor avalado por miles da alumnos satisfechos en todo el mundo (comentarios certificados). Conocerás las técnicas, métodos, trucos y flujos de trabajo de este sector creativo. El docente te transmitirá su sabiduría y conocimientos con pasión a la vez que las explicaciones concisas, claras, sencillas y con un enfoque profesional en cada clase. Podrás conseguir un  certificado homologado personalizado y firmado por tu instructor en cada formación. De está forma podrás compartir tu título en tu portafolio, currículo, en redes sociales…

Con la alta definición de los vídeos (vídeo fullHD y audio de estudio) conseguirá no te perder detalle. Podrás ver las clases las veces que requieras para recordar y perfeccionar tus habilidades como diseñador. Tendrás la posibilidad de preguntar, pedir opinión y ayuda al instructor, además de compartir tu experiencia de aprendizaje con los demás alumnos del curso, tan apasionados como tú, repartidos por todo el mundo. Seleccionamos cuidadosamente los contenidos y producimos cada curso para garantizar una experiencia de aprendizaje online integral y de la máxima calidad.

¿A qué esperas?, este curso es ideal para ti, atrévete a convertirte en un experto. Adelante, nos vemos dentro de la formación 😉

El aprendizaje automático con R es una habilidad valiosa para cualquier persona interesada en el análisis de datos y la inteligencia artificial. R es un lenguaje de programación y un ambiente de análisis de datos popular que se utiliza para el análisis estadístico, la minería de datos y el aprendizaje automático. Aprender a utilizar R para el aprendizaje automático puede ayudar a los profesionales a tomar decisiones informadas basadas en datos y mejorar la eficiencia de sus proyectos.

Un curso de aprendizaje automático con R debería proporcionar una introducción detallada al lenguaje de programación R y cómo se utiliza para el análisis de datos y el aprendizaje automático. El curso debería incluir tutoriales prácticos para que los estudiantes puedan poner en práctica lo que han aprendido y desarrollar habilidades en el uso de R para el aprendizaje automático.

El Machine Learning con R es una habilidad valiosa para cualquier persona interesada en el análisis de datos y la inteligencia artificial. Aprender a utilizar R, un lenguaje de programación y entorno de desarrollo para el análisis estadístico y la visualización de datos, en conjunto con técnicas de Machine Learning, permite a los estudiantes entender cómo se pueden utilizar los datos para tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia de los negocios.

Un curso de Machine Learning con R debería enseñar a los estudiantes cómo utilizar R para limpiar, preparar y analizar datos, así como cómo aplicar técnicas de Machine Learning para crear modelos predictivos. Además, el curso debería incluir proyectos prácticos y ejercicios para que los estudiantes puedan poner en práctica lo que han aprendido y desarrollar su portafolio. Además, un curso de Machine Learning con R debería ser impartido por instructores con experiencia en el campo del análisis de datos y la inteligencia artificial, y con la capacidad de brindar retroalimentación y asesoramiento personalizado a los estudiantes.

Este tipo de curso está dirigido a todas aquellas personas interesadas en el análisis de datos y la inteligencia artificial, tanto si están estudiando una carrera relacionada o si están buscando actualizar sus habilidades. También es adecuado para profesionales que quieren mejorar sus habilidades y mantenerse al día con las últimas tendencias en el campo del Machine Learning con R.

Para realizar un curso de Machine Learning con R, se requiere un interés previo en el análisis de datos y la inteligencia artificial y una base de conocimientos en matemáticas y programación. También se recomienda tener habilidades básicas en programación y en el lenguaje R. Sin embargo, no se requieren conocimientos avanzados en matemáticas o programación para realizar el curso.

En resumen, el Machine Learning con R es una habilidad valiosa para cualquier persona interesada en el análisis de datos y la inteligencia artificial. Aprender a utilizar R y las técnicas de Machine Learning permite a los estudiantes entender cómo se pueden utilizar los datos para tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia de los negocios. Un curso de Machine Learning con R proporcionará una base sólida en las habilidades y técnicas necesarias para utilizar R y técnicas de Machine Learning de manera efectiva, además de abrir las puertas a una variedad de oportunidades laborales emocionantes en campos como la ciencia de datos, la inteligencia artificial, la analítica empresarial y la investigación. Inscríbete en nuestro curso de Machine Learning con R y comienza a desarrollar tus habilidades en este emocionante campo y aprovechar todas las oportunidades que te brinda el mundo de los datos y la inteligencia artificial.

Acceso al Curso Machine Learning con R. Data Analytics de básico a experto.