Domina la Detección de Anomalías y Outlier Analytics — Curso en inglés, ¡Inscríbete ya!

Certified Anomaly Detection Expert es un programa práctico y basado en proyectos diseñado para convertirte en un especialista en detección de anomalías y análisis de outliers. A través de ejercicios con datos reales y casos de uso (fraude con tarjetas, mantenimiento predictivo industrial), aprenderás a aplicar técnicas de vanguardia con Python, Scikit-learn y bibliotecas especializadas como PyOD, todo con un enfoque orientado a resultados y despliegue en producción.

El curso cubre técnicas supervisadas, no supervisadas y semi-supervisadas, profundizando en algoritmos clave como Isolation Forest, Local Outlier Factor y One-Class SVM, además de métodos avanzados para series temporales y enfoques de deep learning. Se enfatiza la preparación de datos, la ingeniería de características y la gestión del desbalance de clases para que puedas interpretar modelos y tomar decisiones efectivas en entornos reales. Al finalizar, obtendrás una certificación que respaldará tu experiencia y potenciará tu perfil profesional.

Lo que aprenderás:

• Implementar técnicas supervisadas, no supervisadas y semi-supervisadas para detección de anomalías.
• Construir y evaluar modelos con Python, Scikit-learn y PyOD aplicados a casos reales.
• Aplicar algoritmos clave: Isolation Forest, Local Outlier Factor y One-Class SVM.
• Diseñar soluciones para series temporales y explorar métodos de deep learning para detección de outliers.
• Realizar una correcta preparación de datos e ingeniería de características para problemas de anomalías.
• Gestionar el desbalance de clases y validar modelos para despliegue en producción.
• Interpretar resultados y comunicar hallazgos para toma de decisiones en negocio y seguridad.

Contenido del curso:

• Secciones: 15
• Clases: 75
• Duración: 6.5 horas aprox.

Requisitos:

• Conocimientos básicos de Python y programación.
• Conceptos fundamentales de machine learning y estadística descriptiva.
• Entorno de desarrollo Python instalado (Jupyter, Anaconda o similar).
• Ganas de trabajar con datasets reales y proyectos prácticos.

¿Para quién es este curso?

• Científicos de datos que quieran especializarse en detección de fraude, ciberseguridad o mantenimiento predictivo industrial.
• Ingenieros de Machine Learning responsables de monitorizar la salud de sistemas e identificar fallos.
• Profesionales de gestión de riesgo que necesiten herramientas avanzadas de análisis de outliers.

¿Qué esperas para comenzar?

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