Curso R Programming: Machine Learning
Jorge, experto en Machine Learning con R, te enseñará paso a paso a preparar datos, entrenar modelos y desplegarlos.
100% OFF- 4h 44m 55s on-demand video
- Certificate of Completion
- Mobile, TV & Desktop Access
- Full Lifetime Access
What you'll learn
Course Description
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.
Who this course is for:
- 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.
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