Curso de Árboles de Decisión con R
Máxima FormaciónCurso online
590 €
IVA exento
Duración : 6 Semanas
El Curso de Árboles de Decisión con R de Máxima Formación es una formación 100 % online diseñada para que investigadores, profesionales y estudiantes aprendan a crear modelos predictivos basados en árboles de decisión utilizando R y RStudio. A lo largo del curso, el alumno aprende a construir modelos de clasificación y regresión, seleccionar variables relevantes, evaluar su rendimiento e interpretar resultados con rigor técnico.
Esta formación está pensada para quienes desean aplicar técnicas de machine learning a datos reales sin necesidad de grandes conocimientos previos de programación. Su enfoque práctico, basado en la metodología learn by doing, permite aprender haciendo: cada módulo combina teoría, ejercicios y casos aplicados en R.
El curso aborda desde los fundamentos de los árboles de decisión hasta modelos avanzados como Bagging, Random Forest y Boosting, proporcionando una visión completa de estas técnicas y su aplicación profesional.
Está dirigido a analistas de datos, investigadores, docentes y estudiantes de posgrado que busquen dominar una de las herramientas más versátiles del aprendizaje automático. Se recomienda contar con nociones básicas de estadística o del entorno R, aunque el acompañamiento docente garantiza un aprendizaje progresivo y guiado.
Entre sus principales ventajas destacan la tutorización personalizada e ilimitada, el acceso flexible 24/7, materiales actualizados y la posibilidad de avanzar al ritmo de cada alumno. A diferencia de otras formaciones universitarias más teóricas o generalistas, este curso se centra exclusivamente en los árboles de decisión y sus variantes, ofreciendo un aprendizaje especializado y aplicable desde el primer día.
Respaldado por la experiencia de Máxima Formación, referente en enseñanza de ciencia de datos y colaborador del CSIC, este curso combina rigor académico, calidad docente y una orientación 100 % práctica.
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Objetivos
El Curso de Árboles de Decisión con R tiene como finalidad capacitar al alumno en la creación, interpretación y optimización de modelos predictivos mediante técnicas de machine learning aplicadas en R. Al finalizar la formación, el participante será capaz de: * Comprender la lógica y fundamentos de los árboles de decisión en problemas de clasificación y regresión. * Preparar y depurar datos para su uso en modelos predictivos. * Construir y ajustar modelos de árboles en R y RStudio, seleccionando los parámetros adecuados. * Aplicar métodos avanzados de Bagging, Random Forest y Boosting para mejorar la precisión y estabilidad de los modelos. * Evaluar el rendimiento de los modelos mediante métricas de validación y selección de hiperparámetros. * Identificar las variables más influyentes y entender su impacto en la predicción. * Generar predicciones fiables y reproducibles a partir de datos nuevos. * Elegir el tipo de modelo más adecuado según el objetivo y la naturaleza de los datos. * Aplicar los conocimientos adquiridos en proyectos reales de análisis y machine learning.
A quién va dirigido
El Curso de Árboles de Decisión con R está dirigido a profesionales, investigadores y estudiantes que desean incorporar técnicas de machine learning a su trabajo con datos, sin necesidad de grandes conocimientos previos de programación. Esta formación es ideal para: * Analistas de datos, estadísticos y científicos sociales que buscan aplicar modelos predictivos basados en árboles en sus proyectos. * Investigadores, docentes y doctorandos que desean fortalecer sus competencias en análisis estadístico y modelado con R. * Profesionales de distintas áreas (economía, psicología, biología, ingeniería, marketing, educación, etc.) que trabajan con datos y quieren tomar decisiones basadas en evidencia. * Estudiantes y recién titulados interesados en introducirse en el aprendizaje automático y en la ciencia de datos aplicada. * Personas que desean una formación flexible, práctica y totalmente online, con acompañamiento docente personalizado.
Requisitos
Para realizar el Curso de Árboles de Decisión con R no se requieren conocimientos avanzados de programación, pero sí es recomendable cumplir algunos requisitos mínimos para aprovechar al máximo la formación: * Tener nociones básicas de estadística (conceptos como variable, correlación, distribución, media, varianza o prueba de hipótesis). * Contar con un conocimiento introductorio del entorno R o RStudio, o haber realizado previamente un curso básico de R. * Disponer de un ordenador con conexión a Internet y capacidad para instalar y ejecutar el software R y RStudio. * Interés en aprender de forma práctica cómo aplicar técnicas de machine learning para resolver problemas reales de análisis de datos. * El curso está diseñado para que cualquier persona con una base mínima en análisis de datos pueda avanzar de manera autónoma, con el apoyo constante de tutorías personalizadas y materiales explicativos.
Temario completo de este curso
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.
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