Este curso te va a brindar conocimientos, tanto teóricos como prácticos, para que puedas construir modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático (en inglés, machine learning). Estos modelos nos permiten anticipar en alguna medida eventos futuros y, en consecuencia, pueden ser utilizados para apoyar la toma de decisiones en las organizaciones y, en general, en cualquier dominio de aplicación.
El curso consta de 4 módulos, cada uno de una semana, en los cuales vas a tener la oportunidad de conocer y analizar diferentes casos de estudio con el objetivo de que tengas un panorama amplio de las aplicaciones de los modelos predictivos.
En el primer módulo estudiaremos algunos fundamentos del aprendizaje automático y te mostraremos ejemplos de proyectos que pueden ser realizados con estas técnicas. El segundo módulo lo dedicaremos a la tarea de regresión y cómo construir modelos de predicción numérica con algoritmos lineales. A continuación, en el tercer módulo, estudiaremos algunos conceptos importantes en el aprendizaje supervisado, como la complejidad de modelos y la capacidad de generalización. Veremos entonces algunas técnicas que te permitirán mejorar el rendimiento de tus modelos. Por último, en el cuarto módulo, estudiaremos la tarea de clasificación y cómo construir modelos predictivos con algoritmos basados en árboles de decisión.
Este curso está pensado para personas de diferentes disciplinas que quieran adentrarse en el mundo del aprendizaje automático y sus aplicaciones en el análisis de información, que estén iniciando estudios universitarios o con un título profesional. El aspirante a tomar este curso puede provenir de cualquier campo del conocimiento y estar incorporado en cualquier ámbito industrial, empresarial o académico.
Este curso requiere la instalación de un programa especial (Anaconda/Jupyter Notebook). Es recomendable que el equipo cuente con más de 4GB de RAM y espacio en disco duro superior a 1GB.
Status: Supervised Learning
Supervised Learning
Status: Model Evaluation
Model Evaluation
Beginner·Course·21 hours
Featured reviews
5.0
·Reviewed Jun 18, 2025
Un curso muy bien abordado, los ejemplo son bastantes claros, y exige un nivel de estudio personal extra que no hay que olvidar.
5.0
·Reviewed Mar 2, 2025
Las lecciones están muy bien llevadas, con ejercicios y ejemplos que ayudan a entender las aplicaciones de estas herramientas.
5.0
·Reviewed Feb 25, 2025
Curso muy detallado y conciso, con buenos recursos y casos prácticos
4.0
·Reviewed Apr 18, 2025
Muy bueno el curso, sin embargo es necesario actualizarlo incluyendo las últimas versiones de las herramientas utilizadas...Muchas gracias!!
5.0
·Reviewed Jun 17, 2024
El curso es excelente. Muy concreto con su información y los ejercicios prácticos muy pertinentes.
Valdría la pena actualizar algunos notebooks con las últimas versiones de librerías.
All reviews
Showing: 19 of 19
All Learners
All Stars
Most Helpful
J
JULIAN
5.0
·Reviewed Jun 18, 2024
El curso es excelente. Muy concreto con su información y los ejercicios prácticos muy pertinentes.
Valdría la pena actualizar algunos notebooks con las últimas versiones de librerías.
A
Andres
5.0
·Reviewed Jun 19, 2025
Un curso muy bien abordado, los ejemplo son bastantes claros, y exige un nivel de estudio personal extra que no hay que olvidar.
F
Felipe
5.0
·Reviewed Mar 2, 2025
Las lecciones están muy bien llevadas, con ejercicios y ejemplos que ayudan a entender las aplicaciones de estas herramientas.
C
Carmen
5.0
·Reviewed Feb 26, 2025
Curso muy detallado y conciso, con buenos recursos y casos prácticos
A
Andres
5.0
·Reviewed May 14, 2024
Muy completo y bien estructurado. No requiere conocimientos previos
P
PEDRO
5.0
·Reviewed Feb 4, 2024
Excelente curso muy buenos docentes.
P
Pedro
5.0
·Reviewed Mar 7, 2024
Excelentes ponencias
G
Gabriel
5.0
·Reviewed May 21, 2025
Muy interesante
B
Bujato
5.0
·Reviewed Dec 19, 2021
Excelente curso
E
Emmanuel
5.0
·Reviewed Mar 24, 2024
Estubo genial
L
LUIS
5.0
·Reviewed Jun 24, 2024
Excelente
W
Wilmer
5.0
·Reviewed Mar 17, 2024
completo
E
ELMER
5.0
·Reviewed Nov 15, 2021
grcaias
C
cristian
4.0
·Reviewed Feb 28, 2022
Aunque muestran algunas herramientas para modelos predictivos supervisados y no supervisados, falta profundidad en los conceptos y un proyecto de curso concreto, aunqué esta bien trabajar con diferentes datos, es bueno consolidar lo aprendido en un unico proyecto y ver el alcance total de estos modelos
M
Martin
4.0
·Reviewed Sep 19, 2022
Faltó en los recursos las bases completas cvs que utilizando en los videos de manos a la obra que considero muy importante tener para ejecutarlo y jugar con los datos. El resto estuvo muy bueno el contenido. Gracias
F
Fabian
4.0
·Reviewed Oct 10, 2025
Increible curso para obtener un contexto adecuado sobre aprendizaje automático, sin embargo, parte de los archivos no están disponibles o están desactualizados.
J
Jaime
4.0
·Reviewed Apr 19, 2025
Muy bueno el curso, sin embargo es necesario actualizarlo incluyendo las últimas versiones de las herramientas utilizadas...Muchas gracias!!
L
Laura
3.0
·Reviewed Jun 20, 2023
Mucho contenido sin ejercicios practicos que muestren como se carga la informacion paso a paso