¡Descubre el Poder del Machine Learning en R! Curso en Español, Aprende y Aplica

El mundo del Machine Learning ha revolucionado la manera en que interactuamos con los datos, y el lenguaje R se mantiene como una de las herramientas más poderosas y accesibles para científicos de datos. Este curso está diseñado para llevarte paso a paso desde los fundamentos hasta la implementación avanzada de modelos de Machine Learning en R, con un enfoque práctico y aplicable. Iniciarás con una introducción clara a qué es el Machine Learning, los tipos de aprendizaje y cómo preparar tu entorno de trabajo. A partir de ahí, trabajarás con datos reales aprendiendo a importar, explorar, transformar y escalar variables para entrenar modelos robustos y confiables. Aprenderás a construir y evaluar modelos de regresión (Lineal, Ridge, Lasso, Árboles) y de clasificación (Regresión Logística, Árboles, Random Forest, XGBoost). También dominarás técnicas de agrupamiento no supervisado como K-Means, y aplicarás métodos de validación como matriz de confusión, cross-validation y métricas específicas para evaluar el desempeño de tus modelos. Además, descubrirás cómo optimizar tus modelos mediante Grid Search e implementar soluciones en producción utilizando plumber para crear APIs. Como plus, aprenderás a integrar ChatGPT para depuración de código y explicación de funciones, acelerando tu flujo de trabajo y aprendizaje. Este curso es ideal para estudiantes, profesionales y autodidactas que desean introducirse en la ciencia de datos con R, mediante una formación estructurada, con casos reales y herramientas modernas.

Lo que aprenderás:

• Comprender los fundamentos del Machine Learning y sus tipos de aprendizaje.
• Implementar modelos de regresión y clasificación usando R.
• Aplicar técnicas de preprocesamiento de datos: limpieza, transformación y escalado.
• Utilizar algoritmos como Árboles de Decisión, Random Forest, XGBoost y K-Means.
• Evaluar y optimizar modelos mediante métricas, validación cruzada y Grid Search.
• Desplegar modelos en producción mediante APIs con plumber y asistencia de ChatGPT.

Contenido del curso:

• Secciones: 6
• Clases: 30
• Duración: 10 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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