Modalidad: Online
60 horas (6 sem)
Todo el año
Aprende a diseñar modelos de Machine Learning adaptados a las necesidades de tu investigación aplicando algoritmos basados en árboles de decisión, desde los más sencillos (individuales) a los más avanzados (en paralelo o secuenciales).
El Curso de Árboles de Decisión con R, es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).
¿Por qué es único?
Porque está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es aplicar el Machine Learning en su actividad y transformar el saber en habilidades prácticas con aplicación directa a su operativa con los datos.
Nuestro programa formativo con enfoque práctico:
- Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño.
- Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares.
- Disfrutas de un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos, desde el primer día.
Tras finalizar esta formación recibirás un diploma expedido por Máxima Formación como garantía de aprovechamiento del curso.
100% on-line y learn by doing.
Marca tu propio ritmo de aprendizaje, donde y cuando quieras, de forma progresiva y con la flexibilidad que te ofrece nuestra metodología con evaluación continua:
- Tutorización personalizada. Con el apoyo individualizado de un docente comprometido con tus necesidades de aprendizaje. Consulta sin límites.
- Enfoque Learn by doing. Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales completamente aplicables a tu realidad profesional.
- A tu ritmo. Aprende cuándo y dónde quieras, marca tu propio ritmo de aprendizaje, sin fechas ni plazos de entrega.
- Contenidos de calidad. Evoluciona paso a paso con materiales didácticos, actualizados y prácticos aplicables a tus proyectos profesionales.
- Evaluación continua. Basada en el apoyo individualizado del alumno para garantizar la comprensión de conceptos y su capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos.
- Recursos. Materiales audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.
Para acceder al Curso de Árboles de decisión con R no se establece ningún requisito.
Destinatarios
Profesionales del análisis de datos en activo interesados en descubrir patrones ocultos en grandes bases de datos y en desarrollar modelos de Machine Learning adaptados a las necesidades de sus proyectos.
Un curso práctico orientado a estudiantes, profesionales, investigadores y PhD interesados en:
- Adquirir conocimientos avanzados en preprocesado de datos.
- Capturar la mayor cantidad de información posible de un gran conjunto de datos.
- Identificar las variables más importantes.
- Crear árboles de decisión para problemas de regresión y clasificación, en paralelo y secuenciales.
- Optimizar los parámetros de los modelos para mejorar su precisión.
CURSO DE NIVEL INTERMEDIO
Para un mejor aprovechamiento de la formación es recomendable tener conocimientos básicos previos sobre R Software.
Al finalizar el Curso de Árboles de Decisión con R serás capaz de importar, preparar, explorar, visualizar y comunicar tus datos, obteniendo resultados increíbles partiendo de tus datos en bruto.
- Preparar lo datos para la fase de modelado.
- Comprender los estándares de la construcción de árboles de decisión.
- Crear modelos de árboles de decisión utilizando el software R.
- Seleccionar el número óptimo de ramas o nodos.
- Automatizar la predicción sobre nuevos datos.
- Elegir el modelo más adecuado para sus objetivos.
- Detectar las variables más importantes en la construcción del modelo.
- Optimizar los parámetros de los distintos modelos para mejorar las predicciones.
TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL PREPROCESADO DE DATOS
Visualización y preparación de los datos para la fase de modelado.
- Manipulación de datos con la librería dplyr.
- Análisis exploratorio de los datos.
- Preprocesado de los datos.
- Ejemplos de casos reales.
TEMA 2. ÁRBOLES DE DECISIÓN INDIVIDUALES
Definición y creación de árboles de decisión.
- Árboles de decisión para problemas de regresión.
- Árboles de decisión para problemas de clasificación.
- Predicción con los modelos creados.
- Identificación de las variables más importantes.
- Aplicación de validación cruzada.
- Selección de hiperparámetros.
- Ejemplos de casos reales.
TEMA 3. MODELOS DE BAGGING Y RANDOM FOREST
Creación de modelos de árboles de decisión en paralelo.
- Creación de modelos de Bagging.
- Creación de modelos de Random Forest.
- Modelos de bagging con la librería H2O.
- Predicción con los modelos creados.
- Identificación de las variables más importantes.
- Selección de hiperparámetros.
- Ejemplos de casos reales.
TEMA 4. MODELOS DE BOOSTING
Creación de modelos de árboles de decisión secuenciales.
- Introducción a los modelos de boosting.
- Creación de modelos GBM.
- Creación de modelos XGBoost.
- Predicción con los modelos creados.
- Identificación de las variables más importantes.
- Selección de hiperparámetros.
- Ejemplos de casos reales.
Claustro docente
El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.
En este curso contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de un docente experto que va compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el desarrollo de proyectos de Machine Learning con R.
Ignacio García
Analista de Riesgos con más de 10 años de experiencia en la creación de modelos de riesgo, marketing y mejora de procesos, aplicando métodos de Machine Learning. Su capacidad para conjugar aspectos de negocio y técnicos lo convierte en el docente idóneo para esta formación especializada.
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