Curso en español: Domina Machine Learning con R — ¡Comienza ahora!

El mundo del Machine Learning ha transformado la forma en que interpretamos y aprovechamos los datos, y R continúa siendo una de las herramientas más accesibles y poderosas para científicos de datos. Este curso te guía paso a paso, desde los conceptos básicos hasta la implementación avanzada de modelos en R, con un enfoque práctico y orientado a casos reales.

Aprenderás a preparar tu entorno, importar y limpiar datos, explorar y transformar variables, y aplicar escalado para obtener modelos robustos. Construirás y evaluarás modelos de regresión (Lineal, Ridge, Lasso, Árboles) y de clasificación (Regresión Logística, Árboles, Random Forest, XGBoost), además de técnicas de agrupamiento como K-Means y métodos de validación como matriz de confusión y cross-validation.

También descubrirás cómo optimizar modelos con Grid Search e implementar soluciones en producción usando plumber para crear APIs. Como valor añadido, aprenderás a integrar herramientas como ChatGPT para depurar código y explicar funciones, acelerando tu flujo de trabajo. Si buscas una formación estructurada, práctica y actualizada en Machine Learning con R, este curso es una excelente opción.

Lo que aprenderás:

• Comprender los fundamentos del Machine Learning y los tipos de aprendizaje
• Preparar el entorno y realizar importación, limpieza y transformación de datos en R
• Aplicar escalado y tratamiento de variables para entrenar modelos robustos
• Construir y evaluar modelos de regresión: Lineal, Ridge y Lasso
• Desarrollar clasificadores: Regresión Logística, Árboles, Random Forest y XGBoost
• Implementar agrupamiento no supervisado con K-Means
• Validar y medir el desempeño con matriz de confusión, cross-validation y métricas específicas
• Optimizar modelos mediante Grid Search y desplegar soluciones con plumber
• Integrar ChatGPT para depuración de código y explicación de funciones

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 86
• Duración: 12 horas

Requisitos:

• Conocimientos básicos de programación en R
• Familiaridad con conceptos básicos de estadística (regresión, variables, distribuciones)
• Se recomienda tener instalado R y RStudio
• No se necesita experiencia previa en Machine Learning
• Ideal para quienes se inician en el aprendizaje automático con R

¿Para quién es este curso?

• Analistas de datos y científicos que desean comenzar con Machine Learning usando R
• Estudiantes de carreras técnicas o científicas con interés en inteligencia artificial
• Profesionales que trabajan con datos y desean aplicar modelos predictivos y clasificadores
• Personas autodidactas que buscan una introducción práctica y estructurada al aprendizaje automático

¿Qué esperas para comenzar?

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