Este curso te va a brindar conocimientos, tanto te贸ricos como pr谩cticos, para que puedas construir modelos predictivos utilizando t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico (en ingl茅s, machine learning). Estos modelos nos permiten anticipar en alguna medida eventos futuros y, en consecuencia, pueden ser utilizados para apoyar la toma de decisiones en las organizaciones y, en general, en cualquier dominio de aplicaci贸n.



Modelos predictivos con aprendizaje autom谩tico
This course is part of Ciencia de datos鈥 Specialization

Instructor: Haydemar Nu帽ez Castro
3,773 already enrolled
Included with
(76 reviews)
Recommended experience
What you'll learn
Comprender qu茅 es el aprendizaje autom谩tico y los tipos de problemas que pueden resolverse con estas t茅cnicas.
Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje autom谩tico en Python.
Entender el proceso para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulaci贸n del problema hasta la evaluaci贸n e interpretaci贸n del modelo.
Skills you'll gain
Details to know

Add to your LinkedIn profile
8 assignments
See how employees at top companies are mastering in-demand skills

Build your subject-matter expertise
- Learn new concepts from industry experts
- Gain a foundational understanding of a subject or tool
- Develop job-relevant skills with hands-on projects
- Earn a shareable career certificate

There are 4 modules in this course
Bienvenido al primer m贸dulo del curso. Aqu铆 te voy a mostrar, a trav茅s del estudio de algunos casos de uso, qu茅 es el aprendizaje autom谩tico y cu谩les son las caracter铆sticas de los proyectos que pueden ser realizados con est谩s t茅cnicas. Adem谩s, conocer谩s algunas 谩reas de aplicaci贸n del aprendizaje autom谩tico y sabr谩s diferenciar los diversos contextos de aprendizaje, supervisado y no supervisado, as铆 como sus tareas asociadas. Tambi茅n tendr谩s la oportunidad de conocer el proceso de aprendizaje a trav茅s de una metodolog铆a y cu谩les son algunas herramientas, en el lenguaje de programaci贸n Python, que puedes utilizar para la implementaci贸n de este tipo de proyectos.
What's included
7 videos7 readings2 assignments2 discussion prompts6 plugins
Bienvenido al segundo m贸dulo del curso, el cual lo dedicaremos al estudio de la tarea de regresi贸n. Aprender谩s c贸mo resolver un problema de predicci贸n num茅rica utilizando el algoritmo de regresi贸n lineal, tanto simple como de m煤ltiples variables. Tambi茅n conocer谩s algunas m茅tricas que te permitir谩n medir el rendimiento del modelo generado, as铆 como t茅cnicas para determinar la calidad de las predicciones para datos nuevos. Por 煤ltimo, aplicar谩s estos conceptos a un caso utilizando la librer铆a de aprendizaje autom谩tico scikit-learn.
What's included
4 videos6 readings2 assignments1 discussion prompt3 plugins
Bienvenido al tercer m贸dulo del curso, en el cual vamos a estudiar algunas t茅cnicas que te permitir谩n mejorar el rendimiento de los modelos predictivos. En primer lugar, veremos una trasformaci贸n que habilita el uso de la regresi贸n lineal en problemas no lineales. Luego, presentaremos un concepto muy importante en al aprendizaje a partir de datos, la complejidad de modelos, y discutiremos c贸mo este puede afectar el rendimiento de generalizaci贸n. Tambi茅n aprender谩s qu茅 es la regularizaci贸n y c贸mo funciona como m茅todo de control de complejidad. Conocer谩s las versiones regularizadas de la regresi贸n lineal y c贸mo ajustar hiperpar谩metros con t茅cnicas de validaci贸n. Por 煤ltimo, tendr谩s la oportunidad de aplicar estos conceptos a un caso utilizando la librer铆a scikit-learn.
What's included
5 videos6 readings2 assignments4 plugins
Bienvenido al 煤ltimo m贸dulo del curso, en el cual estudiaremos la tarea de clasificaci贸n. Aprender谩s c贸mo un algoritmo de aprendizaje resuelve un problema de este tipo y veremos en acci贸n uno muy popular, los 谩rboles de decisi贸n. Tambi茅n conocer谩s algunas m茅tricas para evaluar este tipo de modelos y cu谩l es la base a partir de la cual se derivan. Adem谩s, aplicar谩s los conceptos vistos sobre complejidad y ajuste de hiperpar谩metros para construir modelos basados en 谩rboles de decisi贸n con buenas capacidades de generalizaci贸n. Por 煤ltimo, resolver谩s un caso utilizando la librer铆a de aprendizaje autom谩tico scikit-learn. Para cerrar, tendr谩s la oportunidad de comprender las implicaciones 茅ticas en el desarrollo de soluciones a partir de datos.
What's included
6 videos7 readings2 assignments2 plugins
Earn a career certificate
Add this credential to your LinkedIn profile, resume, or CV. Share it on social media and in your performance review.
Instructor

Offered by
Explore more from Machine Learning
- Status: Free Trial
University of Minnesota
Why people choose 糖心vlog官网观看 for their career




Learner reviews
76 reviews
- 5 stars
80.51%
- 4 stars
15.58%
- 3 stars
2.59%
- 2 stars
1.29%
- 1 star
0%
Showing 3 of 76
Reviewed on Jun 18, 2024
El curso es excelente. Muy concreto con su informaci贸n y los ejercicios pr谩cticos muy pertinentes.
Reviewed on Jun 19, 2025
Un curso muy bien abordado, los ejemplo son bastantes claros, y exige un nivel de estudio personal extra que no hay que olvidar.
Reviewed on Apr 19, 2025
Muy bueno el curso, sin embargo es necesario actualizarlo incluyendo las 煤ltimas versiones de las herramientas utilizadas...Muchas gracias!!

Open new doors with 糖心vlog官网观看 Plus
Unlimited access to 10,000+ world-class courses, hands-on projects, and job-ready certificate programs - all included in your subscription
Advance your career with an online degree
Earn a degree from world-class universities - 100% online
Join over 3,400 global companies that choose 糖心vlog官网观看 for Business
Upskill your employees to excel in the digital economy
Frequently asked questions
Al inscribirte al curso puedes elegir la opci贸n que m谩s te interese, bien sea auditarlo, en cuyo caso tendr谩s acceso al contenido del curso de forma gratuita; o con certificaci贸n, en cuyo caso deber谩s realizar algunas evaluaciones adicionales obligatorias y cumplir con los dem谩s requisitos de la plataforma (hacer la verificaci贸n de identidad al presentar las evaluaciones obligatorias, lograr el porcentaje m铆nimo para pasar el curso y pagar directamente a 糖心vlog官网观看 el precio de la certificaci贸n anunciado en la plataforma).
El certificado de participaci贸n lo emite 糖心vlog官网观看 directamente. Puedes adquirirlo siempre y cuando cumplas con los tres requisitos siguientes: presentar las evaluaciones adicionales obligatorias, hacer la verificaci贸n de identidad al presentarlas, lograr el porcentaje m铆nimo para pasar el curso y pagar el precio anunciado por la plataforma.
Una vez cumplidos los requisitos para la obtenci贸n del certificado, debes realizar el pago directamente a 糖心vlog官网观看. Ten en cuenta que actualmente las plataformas s贸lo permiten pagos con tarjetas de cr茅dito internacionales; pero esperamos que pronto activen nuevas alternativas. En caso de que no cuentes con este medio de pago (tarjeta de cr茅dito internacional), puedes solicitar ayuda financiera directamente a la plataforma a trav茅s de la opci贸n "Learn more and apply" (Aprender m谩s y aplicar) en la secci贸n "Financial Aid" (Ayuda Financiera) que encuentras debajo del bot贸n de inscripci贸n "Enroll" (Inscribirse). All铆 tendr谩s que completar una aplicaci贸n muy sencilla; ning煤n otro documento o tr谩mite es necesario.
More questions
Financial aid available,