Modelos predictivos con machine learning

Modelos predictivos con machine learning: Del dato a la decisión

La capacidad de predecir comportamientos, tendencias y resultados a partir de datos se ha convertido en una de las competencias más demandadas en el mercado laboral actual. Este curso gratuito te formará en el diseño, desarrollo y evaluación de modelos predictivos utilizando técnicas de machine learning con Python, preparándote para afrontar problemas reales de predicción en múltiples sectores profesionales.

Durante 80 horas de formación práctica, aprenderás a trabajar con conjuntos de datos reales, seleccionar los algoritmos más adecuados para cada tipo de problema, entrenar y validar modelos, y comunicar los resultados de forma clara y accionable. El curso combina teoría estadística sólida con programación aplicada, siguiendo la metodología de proyectos que se utiliza en la industria.

Qué aprenderás en este curso

Al completar esta formación serás capaz de:

• Realizar análisis exploratorio de datos para identificar patrones y variables relevantes
• Implementar modelos de regresion, clasíficación y series temporales
• Utilizar scikit-learn, pandas y NumPy de forma profesional
• Evaluar el rendimiento de modelos con métricas apropiadas
• Aplicar técnicas de validación cruzada y ajuste de hiperparámetros
• Desplegar modelos predictivos en entornos de producción

Programa formativo completo

Módulo 1: Fundamentos de datos y estadística (12 horas)

• Tipos de datos y estructuras: numéricos, categoricos, temporales
• Estadística descriptiva e inferencial aplicada
• Distribuciones de probabilidad y teorema de Bayes
• Correlacion, causalidad y análisis de variables
• Introducción al entorno de trabajo: Python, Jupyter Notebooks

Módulo 2: Preparación y exploración de datos (14 horas)

• Carga y manipulación de datos con pandas
• Limpieza de datos: valores nulos, duplicados y outliers
• Feature engineering: creación y transformación de variables
• Normalizacion, estándarizacion y codificacion de variables
• Visualización exploratoria con matplotlib y seaborn

Módulo 3: Modelos de regresion (14 horas)

• Regresion lineal simple y multiple
• Regresion polinomial y regularizacion (Lasso, Ridge, Elastic Net)
• Arboles de decisión y Random Forest para regresion
• Gradient Boosting y XGBoost para regresion
• Metricas de evaluación: MAE, MSE, RMSE, R-cuadrado

Módulo 4: Modelos de clasíficación (14 horas)

• Regresion logística y análisis discriminante
• K-Nearest Neighbors y Support Vector Machines
• Arboles de decisión y ensemble methods para clasíficación
• Redes neuronales básicas con scikit-learn
• Metricas: accuracy, precision, recall, F1-score, curva ROC-AUC

Módulo 5: Series temporales y forecasting (12 horas)

• Componentes de una serie temporal: tendencia, estacionalidad, ruido
• Modelos ARIMA y SARIMA
• Prophet de Meta para predicciones temporales
• Modelos de machine learning aplicados a series temporales
• Evaluación y comparación de modelos de forecasting

Módulo 6: Optimización y despliegue de modelos (14 horas)

• Validacion cruzada y estrategias de partición de datos
• Busqueda de hiperparámetros: Grid Search y Random Search
• Pipelines de machine learning con scikit-learn
• Serialización de modelos y despliegue básico con Flask
• Proyecto final: modelo predictivo completo de principio a fin

A quién va dirigido

Este curso está diseñado para:

• Analistas de datos que desean incorporar machine learning a su perfil profesional
• Programadores con conocimientos básicos de Python que quieren especializarse en datos
• Profesionales de negocio que buscan tomar decisiones basadas en datos y predicciones
• Estudiantes y recién titulados en ciencias, ingeniería o estadística
• Trabajadores en transición profesional hacia el sector tecnológico y data science

Requisitos previos

Para aprovechar al máximo este curso se recomienda:

• Conocimientos básicos de programación en Python (variables, bucles, funciones)
• Nociones fundamentales de estadística (media, varianza, probabilidad)
• Manejo básico de hojas de cálculo
• Ordenador con capacidad para instalar Python 3.x y Jupyter Notebooks
• Conexion a internet estable para acceder al campus virtual

Salidas profesionales y oportunidades

La especialización en modelos predictivos abre puertas a perfiles altamente demandados:

• Data Scientist en empresas tecnológicas, banca, seguros o retail
• Analista predictivo en departamentos de marketing, operaciones o finanzas
• Machine Learning Engineer en startups y empresas de base tecnológica
• Consultor de analítica avanzada en firmás de consultoria
• Investigador en inteligencia artificial en centros de I+D

Según los últimos informes del sector, los profesionales con competencias en machine learning y modelado predictivo se encuentran entre los más buscados en España, con salarios medios superiores a los 35.000 euros anuales para perfiles junior.

Cómo inscribirte

Sigue estos pasos para asegurar tu plaza:

1. Comprueba que cumples los requisitos previos recomendados
2. Accede a la plataforma de formación o la de tu comunidad autónoma
3. Localiza el curso en la categoría de nuevas tecnologías o inteligencia artificial
4. Rellena el formulario de preinscripción con tus datos actualizados
5. Recibiras un correo de confirmación con los datos de acceso al campus virtual
6. Comienza tu formación en la fecha indicada siguiendo el calendario del curso

Preguntas frecuentes