This highly-rated course boasts a 4.7-star-star rating from 3 reviews and has successfully guided 3,641 students in mastering Other IT & Software skills. Featuring 4 hour(s) 30 minute(s) of expert-led content delivered in Spanish, this course offers thorough training to enhance your Social Science expertise. The course details were last updated on December 24, 2024. This coupon code is brought to you by Anonymous.
- Expired on September 02, 2025
- Last Update: September 02, 2025
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Price:
44.99 $0 $
About This Course
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.
