Curso de Machine Learning con Caret en R
Máxima FormaciónCurso online
590 €
IVA exento
Duración : 6 Semanas
El Curso de Machine Learning con Caret en R de Máxima Formación es una formación 100 % online diseñada para que investigadores, analistas y profesionales aprendan a crear modelos predictivos potentes y precisos utilizando el paquete caret en R. Con una duración estimada de 60 horas, esta formación te guía paso a paso en todo el proceso de machine learning: desde la preparación de datos y selección de algoritmos, hasta la optimización de modelos y evaluación de resultados.
Este curso está pensado para quienes desean aplicar técnicas de clasificación y regresión en contextos reales, aprovechando la potencia de R sin necesidad de dominar múltiples librerías. Con caret, los estudiantes aprenderán a simplificar el flujo de trabajo del machine learning, automatizando tareas como la selección de variables, el ajuste de hiperparámetros y la validación cruzada.
Está dirigido a investigadores, docentes, analistas de datos, estudiantes de posgrado y profesionales con conocimientos básicos de R o estadística que deseen dar un paso más hacia la automatización y profesionalización del análisis predictivo.
A diferencia de otros cursos más teóricos o genéricos, esta formación destaca por su enfoque práctico y especializado, basado en la metodología learn by doing. Cada módulo combina teoría aplicada con ejercicios en R y casos reales que consolidan el aprendizaje.
Entre sus principales ventajas destacan las tutorías personalizadas e ilimitadas, la flexibilidad horaria total (sin horarios fijos ni plazos de finalización) y los contenidos actualizados, que incorporan técnicas modernas como Bagging, Boosting, Ensemble y Stacking.
Respaldado por la experiencia de Máxima Formación, centro experto en ciencia de datos y estadística aplicada y colaborador del CSIC, este curso ofrece una experiencia formativa rigurosa, práctica y adaptada a las necesidades del mercado profesional.
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Objetivos
El Curso de Machine Learning con Caret en R tiene como objetivo capacitar al alumno para desarrollar, evaluar y optimizar modelos predictivos con R de forma práctica y profesional. Al finalizar la formación, el participante será capaz de: * Preparar y limpiar datos para su uso en modelos de machine learning. * Entrenar modelos de clasificación y regresión mediante el paquete caret. * Seleccionar variables relevantes y ajustar hiperparámetros para mejorar el rendimiento. * Implementar técnicas avanzadas como Ensemble, Bagging, Boosting y Stacking. * Evaluar y comparar modelos predictivos para seleccionar el más adecuado. * Generar predicciones fiables y reproducibles sobre nuevos datos. * Integrar todo el flujo de trabajo de machine learning dentro del entorno R y RStudio.
A quién va dirigido
El Curso de Machine Learning con Caret en R está dirigido a profesionales, investigadores y estudiantes que deseen dominar las técnicas de aprendizaje automático aplicadas con el lenguaje R de forma práctica y eficiente. Esta formación es ideal para: * Analistas de datos, científicos de datos y estadísticos que quieran optimizar sus modelos predictivos mediante el uso de caret. * Investigadores, docentes y doctorandos que trabajen con datos cuantitativos y necesiten aplicar modelos de clasificación o regresión en sus estudios. * Profesionales de diferentes áreas (economía, biología, marketing, psicología, ingeniería, educación, etc.) interesados en aplicar machine learning en sus proyectos. * Estudiantes de posgrado o recién titulados que buscan dar un salto cualitativo en el análisis de datos y la automatización de procesos predictivos. * Personas con conocimientos básicos de R o estadística que deseen profundizar en el uso de herramientas avanzadas para modelado y predicción. Gracias a su enfoque 100 % online, flexible y práctico, este curso permite avanzar al ritmo de cada alumno con acompañamiento docente continuo.
Requisitos
Para realizar el Curso de Machine Learning con Caret en R no se requieren conocimientos avanzados de programación, pero sí una base mínima en estadística y manejo del entorno R. Se recomienda que el participante: * Tenga nociones básicas de R y RStudio, o haya realizado previamente un curso introductorio. * Posea conocimientos fundamentales de estadística y análisis de datos (media, varianza, correlación, regresión, etc.). * Disponga de un ordenador con conexión a Internet y capacidad para instalar R y RStudio. * Tenga interés en aplicar técnicas de machine learning para resolver problemas reales de clasificación o predicción. El curso está diseñado para que cualquier persona con una base mínima pueda avanzar con seguridad, gracias al enfoque práctico y al acompañamiento docente personalizado que ofrece Máxima Formación.
Temario completo de este curso
TEMA 1. VISUALIZACIÓN Y PRE-PROCESADO DE DATOS
En este tema aprenderemos como utilizar la librería Caret de R para realizar una primera fase exploratoria de los datos y preparar el conjunto de datos para sacar el máximo partido a ellos en la fase de modelado. Principalmente utilizaremos el paquete Caret desarrollado por Max Kunh, sin olvidarnos de otras librerías que nos facilitarán el proceso.
Lo que aprenderás:
✓ Introducción al paquete caret para realizar modelos de regresión y clasificación.
✓ El proceso para resolver un problema de Machine Learning.
✓ Realizar un proceso de exploración de los datos (EDA).
✓ Aprenderemos a visualizar nuestros datos para identificar variables importantes.
✓ Realizaremos un pre-procesado de datos para dejar preparado el conjunto de datos para la fase de modelado,
TEMA 2. MODELADO CON LIBERIA CARET
Aprenderemos como entrenar distintos algoritmos con la librería Caret, con distintas opciones de entrenamiento que nos proporciona la librería, para maximizar nuestras métricas.
Lo que aprenderás:
✓ Métricas más importantes para un problema de regresión y clasificación.
✓ Guardar y cargar un modelo para utilizarlo posteriormente.
✓ Selección de modelos con clases desequilibradas.
✓ Opciones de pre-procesado.
TEMA 3. SELECCIÓN DE CARACTERÍSTICAS E HIPERPARÁMETROS
Unos de los problemas que nos encontramos cuando nos enfrentamos a un conjunto de datos real, es el número de predictores que componen el conjunto de datos, y como selecciónalos para entrenar el modelo. En esta sección aprenderemos distintos métodos para seleccionar las variables más importantes. Además, veremos como mejorar las métricas de los modelos por medio de los mejores valores para sus parámetros.
Lo que aprenderás:
✓ Modelos de Selección de Variables.
✓ Modelos de Filtro.
✓ Modelos de Hiperparámetros.
TEMA 4. MODELOS ENSEMBLE Y STACKING
Una de las técnicas para mejorar las métricas de los modelos, es por medio de los modelos de modelos. Los resultados de unir predicciones de varios modelos pueden hacer que superemos las métricas de los modelos individuales.
Lo que aprenderás:
✓ Modelos Ensemble: Regresión.
✓ Modelos Ensemble: Clasificación.
✓ Modelos Stacking: Clasificación.
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