Machine learning & AI

El análisis exploratorio de datos (EDA) es fundamental para que entiendas la estructura y calidad de los datos. En este primer módulo de nuestro curso de Machine Learning online o presencial, tú decides, aprenderás a identificar patrones, anomalías y relaciones importantes, así como a distinguir cuándo necesitas realizar un análisis descriptivo, univariante o multivariante.

En esta segunda fase del programa descubrirás que el aprendizaje automático permite a los sistemas aprender de los datos y mejorar con la experiencia y las diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado. Al desarrollar tus primeros modelos, comprenderás cómo los algoritmos identifican patrones y hacen predicciones, aplicando técnicas como regresión, clasificación y clustering para resolver problemas reales.​

Aplicar modelos de ML revela aspectos esenciales ocultos en los datos, lo que te permitirá descubrir segmentos de clientes, detectar anomalías o prever tendencias. Estas nuevas perspectivas y el uso de herramientas como los árboles de decisión o el análisis de residuos te ayudarán a impulsar decisiones estratégicas y a obtener soluciones innovadoras en distintos sectores.​

En este último módulo aprenderás a trabajar con ingeniería de variables, a evaluar y optimizar modelos avanzados y combinados y a sacar partido a métricas como precisión, recall y F1-score. También aplicarás técnicas de validación cruzada e hiperparámetros que te permitirán afinar tus modelos, garantizando así que crees soluciones mucho más efectivas y mejor adaptadas a los datos.