Curso Python aplicado a Machine Learning

Descripción del curso

El curso Python aplicado a Machine Learning proporciona las competencias necesarias para construir, entrenar, evaluar y optimizar modelos de aprendizaje automático utilizando Python y las principales librerías del ecosistema de ciencia de datos.

La formación aborda el ciclo completo de un proyecto de Machine Learning: exploración y preparación de datos, transformación de variables, selección de características, entrenamiento de modelos supervisados y no supervisados, evaluación mediante métricas adecuadas y ajuste de hiperparámetros.

Se trabaja principalmente con NumPy, Pandas, Matplotlib y scikit-learn, aplicando algoritmos de regresión, clasificación, árboles de decisión, Random Forest, clustering y reducción de dimensionalidad.

El curso está orientado a profesionales que necesitan aplicar Machine Learning sobre conjuntos de datos reales y comprender tanto el funcionamiento de los modelos como los criterios necesarios para seleccionar, validar e interpretar sus resultados.

Objetivos del curso

Preparar y transformar conjuntos de datos para proyectos de Machine Learning.
Realizar análisis exploratorio de datos mediante Python.
Construir modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Aplicar algoritmos de regresión y clasificación.
Trabajar con árboles de decisión y métodos ensemble.
Implementar técnicas de clustering y reducción de dimensionalidad.
Crear pipelines reproducibles de procesamiento y modelado.
Evaluar modelos utilizando métricas adecuadas para cada problema.
Detectar problemas de overfitting y underfitting.
Ajustar hiperparámetros y comparar diferentes modelos.
Interpretar los resultados obtenidos por modelos de Machine Learning.

Qué aprenderás con Python aplicado a Machine Learning

✓Preparar y transformar datos utilizando Pandas y NumPy
✓Realizar análisis exploratorio y detectar problemas de calidad de datos
✓Construir modelos de regresión y clasificación con scikit-learn
✓Aplicar árboles de decisión, Random Forest y métodos ensemble
✓Segmentar datos mediante algoritmos de clustering
✓Crear pipelines de preprocesamiento y Machine Learning
✓Evaluar modelos mediante métricas y validación cruzada
✓Optimizar hiperparámetros e interpretar resultados de modelos

Dirigido a — perfiles recomendados

→Desarrolladores Python
→Analistas de datos
→Data Analysts
→Data Scientists
→Ingenieros de datos
→Ingenieros de software
→Profesionales de Business Intelligence
→Consultores tecnológicos
→Profesionales que trabajan con análisis predictivo
→Profesionales que necesitan incorporar Machine Learning a proyectos basados en datos

Nivel de experiencia requerido

·Conocimientos de programación con Python
·Conocimientos básicos de estructuras de datos y funciones
·Familiaridad con el tratamiento de datos tabulares
·Conocimientos básicos de estadística descriptiva
·No se requiere experiencia previa desarrollando modelos de Machine Learning

Temario del curso Python aplicado a Machine Learning

13 módulos

Módulo 01. Introducción al Machine Learning con Python

·Conceptos fundamentales de Machine Learning
·Aprendizaje supervisado y no supervisado
·Problemas de regresión, clasificación y clustering
·Flujo de trabajo de un proyecto de Machine Learning
·Ecosistema Python para ciencia de datos
·NumPy
·Pandas
·Matplotlib
·scikit-learn
·Preparación del entorno de trabajo

Módulo 02. Preparación y exploración de datos

·Carga de conjuntos de datos
·DataFrames con Pandas
·Exploración de variables
·Tipos de datos
·Estadística descriptiva
·Identificación de valores ausentes
·Tratamiento de valores nulos
·Detección de valores atípicos
·Duplicados
·Distribuciones
·Correlaciones
·Visualización exploratoria de datos

Módulo 03. Preprocesamiento y feature engineering

·Separación entre variables predictoras y variable objetivo
·Variables numéricas
·Variables categóricas
·Codificación de variables categóricas
·Escalado y normalización
·StandardScaler
·MinMaxScaler
·Transformación de variables
·Selección de características
·Creación de nuevas variables
·ColumnTransformer
·Preparación reproducible de datos

Módulo 04. Preparación de datos para entrenamiento

·División train/test
·Train-test split
·Conjunto de entrenamiento
·Conjunto de validación
·Conjunto de prueba
·Data leakage
·Sesgos en los datos
·Balanceo de clases
·Reproducibilidad
·Random state
·Estrategias de muestreo

Módulo 05. Modelos de regresión

·Fundamentos de regresión
·Regresión lineal
·Regresión múltiple
·Entrenamiento del modelo
·Predicciones
·Evaluación de regresión
·MAE
·MSE
·RMSE
·Coeficiente R²
·Interpretación de resultados
·Limitaciones de los modelos lineales

Módulo 06. Modelos de clasificación

·Fundamentos de clasificación
·Clasificación binaria
·Clasificación multiclase
·Regresión logística
·K-Nearest Neighbors
·Entrenamiento de clasificadores
·Probabilidades de predicción
·Umbrales de clasificación

Módulo 07. Evaluación de modelos de clasificación

·Matriz de confusión
·Accuracy
·Precision
·Recall
·F1-score
·Sensibilidad y especificidad
·Curva ROC
·AUC
·Selección de métricas según el problema
·Clases desbalanceadas
·Comparación entre modelos

Módulo 08. Árboles de decisión y métodos ensemble

·Árboles de decisión
·División de nodos
·Profundidad del árbol
·Criterios de división
·Importancia de características
·Overfitting en árboles
·Random Forest
·Bagging
·Métodos ensemble
·Gradient Boosting
·Comparación de modelos basados en árboles

Módulo 09. Aprendizaje no supervisado

·Fundamentos del aprendizaje no supervisado
·Clustering
·K-Means
·Selección del número de clusters
·Método del codo
·Silhouette Score
·Interpretación de clusters
·Casos de uso de segmentación
·Escalado previo al clustering

Módulo 10. Reducción de dimensionalidad

·Problemas de alta dimensionalidad
·Selección frente a extracción de características
·Principal Component Analysis
·PCA
·Varianza explicada
·Componentes principales
·Visualización de datos multidimensionales
·Aplicación de PCA antes del modelado

Módulo 11. Pipelines de Machine Learning

·Concepto de pipeline
·Pipeline de scikit-learn
·Integración de preprocesamiento y modelos
·ColumnTransformer
·Prevención de data leakage
·Automatización del entrenamiento
·Reutilización de procesos
·Comparación reproducible de modelos

Módulo 12. Validación y optimización de modelos

·Overfitting
·Underfitting
·Bias y variance
·Validación cruzada
·K-Fold Cross Validation
·Stratified K-Fold
·Ajuste de hiperparámetros
·GridSearchCV
·RandomizedSearchCV
·Selección del mejor modelo
·Evaluación final sobre datos no utilizados

Módulo 13. Interpretación y puesta en práctica

·Interpretación de predicciones
·Importancia de variables
·Coeficientes de modelos
·Análisis de errores
·Comparación entre algoritmos
·Selección del modelo adecuado
·Persistencia de modelos
·Guardado y reutilización del modelo
·Flujo de trabajo de un proyecto completo de Machine Learning

Implanta tu proyecto con el respaldo de un experto. Acompañamos a tu equipo durante todo el proceso para diseñar la arquitectura, resolver incidencias y garantizar una implantación segura, eficiente y sin bloqueos.

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Preguntas frecuentes sobre Python aplicado a Machine Learning

¿Qué es el curso Python aplicado a Machine Learning?

Es una formación orientada a desarrollar modelos de aprendizaje automático con Python utilizando librerías como Pandas, NumPy y scikit-learn.

¿A quién va dirigido el curso Python aplicado a Machine Learning?

Está dirigido a desarrolladores, analistas de datos, Data Scientists, ingenieros de datos y otros profesionales que necesiten aplicar técnicas de Machine Learning sobre datos reales.

¿Qué se aprende en Python aplicado a Machine Learning?

Se aprende a preparar datos, construir modelos de regresión y clasificación, aplicar clustering, crear pipelines, evaluar modelos y optimizar hiperparámetros.

¿Qué librerías de Python se utilizan en el curso?

Se trabaja principalmente con NumPy, Pandas, Matplotlib y scikit-learn.

¿Es necesario saber Python antes de realizar el curso?

Sí. Es recomendable disponer de conocimientos previos de programación con Python, estructuras de datos, funciones y manipulación básica de información.

¿Es necesario conocer Machine Learning previamente?

No. El curso introduce los conceptos necesarios de Machine Learning, aunque está orientado a profesionales con conocimientos previos de programación y datos.

¿Qué algoritmos de Machine Learning se estudian?

Se trabajan regresión lineal, regresión logística, K-Nearest Neighbors, árboles de decisión, Random Forest, métodos ensemble y K-Means, entre otros.

¿Se trabaja con aprendizaje supervisado y no supervisado?

Sí. El programa incluye algoritmos supervisados de regresión y clasificación y técnicas no supervisadas como clustering y reducción de dimensionalidad.

¿Qué es feature engineering?

Feature engineering es el proceso de transformar, seleccionar o crear variables para mejorar la capacidad de los modelos de Machine Learning para aprender patrones relevantes.

¿Qué es overfitting?

El overfitting ocurre cuando un modelo se ajusta excesivamente a los datos de entrenamiento y pierde capacidad para generalizar correctamente sobre datos nuevos.

¿Qué es la validación cruzada?

La validación cruzada permite evaluar un modelo utilizando diferentes particiones de los datos para obtener una estimación más fiable de su rendimiento.

¿Se aprende a optimizar modelos?

Sí. El curso incluye ajuste de hiperparámetros mediante técnicas como GridSearchCV y RandomizedSearchCV.

¿Se trabaja con pipelines de scikit-learn?

Sí. Se utilizan pipelines para integrar preprocesamiento, transformación de variables y entrenamiento de modelos de forma reproducible.

¿Se trabaja con inteligencia artificial generativa?

No es el objetivo principal del curso. La formación está centrada en Machine Learning aplicado con Python y modelos predictivos sobre datos estructurados.

¿Se realizan ejercicios prácticos?

Sí. La formación está orientada a la aplicación práctica de las técnicas de preparación de datos, entrenamiento, evaluación y optimización de modelos.

Python aplicado a Machine Learning