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Aprende Machine Learning con un enfoque completo, desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas, asegurando que domines cada etapa del proceso, desde la configuración del entorno de RStudio hasta la creación y evaluación de modelos.
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Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Introducción a Machine Learning y conceptos clave:
Definición de Machine Learning y su importancia en la era de datos.
Principales categorías de problemas que se abordan con Machine Learning.
Descripción de la terminología básica en Machine Learning: características, etiquetas, entrenamiento, predicción, etc.
Tipos de aprendizaje en Machine Learning: supervisado, no supervisado y por refuerzo:
Explicación detallada de cada tipo de aprendizaje y ejemplos de casos de uso para cada uno.
Comparación entre los enfoques y sus ventajas y desventajas.
Librerías y paquetes más utilizados en R para Machine Learning:
Introducción a las principales librerías y paquetes de R para el análisis de datos y el desarrollo de modelos de Machine Learning.
Ejemplos de funciones y métodos para cada librería.
Importancia de R en el desarrollo de soluciones de Machine Learning:
Ventajas de utilizar R para proyectos de Machine Learning.
Casos de éxito y aplicaciones destacadas de R en el campo del Machine Learning.
Comparación con otros lenguajes y herramientas de Machine Learning:
Evaluación de las ventajas y desventajas de R en comparación con otros lenguajes populares para Machine Learning, como Python y Julia.
Casos de uso específicos donde R sobresale frente a otras opciones.
Introducción a Machine Learning y conceptos clave:
Definición de Machine Learning y su importancia en la era de datos.
Principales categorías de problemas que se abordan con Machine Learning.
Descripción de la terminología básica en Machine Learning: características, etiquetas, entrenamiento, predicción, etc.
Tipos de aprendizaje en Machine Learning: supervisado, no supervisado y por refuerzo:
Explicación detallada de cada tipo de aprendizaje y ejemplos de casos de uso para cada uno.
Comparación entre los enfoques y sus ventajas y desventajas.
Librerías y paquetes más utilizados en R para Machine Learning:
Introducción a las principales librerías y paquetes de R para el análisis de datos y el desarrollo de modelos de Machine Learning.
Ejemplos de funciones y métodos para cada librería.
Importancia de R en el desarrollo de soluciones de Machine Learning:
Ventajas de utilizar R para proyectos de Machine Learning.
Casos de éxito y aplicaciones destacadas de R en el campo del Machine Learning.
Comparación con otros lenguajes y herramientas de Machine Learning:
Evaluación de las ventajas y desventajas de R en comparación con otros lenguajes populares para Machine Learning, como Python y Julia.
Casos de uso específicos donde R sobresale frente a otras opciones.
Introducción a Machine Learning y conceptos clave:
Definición de Machine Learning y su importancia en la era de datos.
Principales categorías de problemas que se abordan con Machine Learning.
Descripción de la terminología básica en Machine Learning: características, etiquetas, entrenamiento, predicción, etc.
Tipos de aprendizaje en Machine Learning: supervisado, no supervisado y por refuerzo:
Explicación detallada de cada tipo de aprendizaje y ejemplos de casos de uso para cada uno.
Comparación entre los enfoques y sus ventajas y desventajas.
Librerías y paquetes más utilizados en R para Machine Learning:
Introducción a las principales librerías y paquetes de R para el análisis de datos y el desarrollo de modelos de Machine Learning.
Ejemplos de funciones y métodos para cada librería.
Importancia de R en el desarrollo de soluciones de Machine Learning:
Ventajas de utilizar R para proyectos de Machine Learning.
Casos de éxito y aplicaciones destacadas de R en el campo del Machine Learning.
Comparación con otros lenguajes y herramientas de Machine Learning:
Evaluación de las ventajas y desventajas de R en comparación con otros lenguajes populares para Machine Learning, como Python y Julia.
Casos de uso específicos donde R sobresale frente a otras opciones.
Tema 2: Configuración de entornos y preparación de datos
Instalación y configuración de R y RStudio:
Instrucciones detalladas para instalar R y RStudio en diferentes sistemas operativos.
Configuración básica del entorno de desarrollo en RStudio.
Manejo de paquetes en R para el análisis de datos y Machine Learning:
Introducción a los sistemas de paquetes en R y cómo instalar y cargar paquetes en el entorno de trabajo.
Descripción de los paquetes más utilizados para el análisis de datos y el desarrollo de modelos de Machine Learning.
Importación de datos desde diferentes fuentes: archivos, bases de datos y APIs:
Carga de datos desde archivos CSV, Excel y otros formatos comunes.
Conexión y consulta de bases de datos SQL y NoSQL desde R.
Uso de APIs y servicios web para obtener datos en tiempo real.
Preprocesamiento de datos: limpieza, transformación y manipulación:
Técnicas para detectar y manejar valores faltantes y datos inconsistentes.
Transformaciones de variables y escalado de datos para mejorar el rendimiento de los modelos.
Creación de nuevas características a partir de los datos originales.
División de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba:
Métodos para dividir el conjunto de datos en subconjuntos para entrenamiento y evaluación de modelos.
Importancia de mantener la separación de los datos para evitar el sobreajuste.
Tema 3: Creación y evaluación de modelos de clasificación con R
Modelos de clasificación: regresión logística, árboles de decisión, Random Forest, etc:
Descripción de los algoritmos de clasificación más utilizados en R y sus características.
Ejemplos de aplicaciones prácticas de cada modelo en distintos escenarios.
Implementación de modelos de clasificación en R y uso de librerías especializadas:
Código y ejemplos para construir modelos de clasificación utilizando librerías como caret y randomForest.
Uso de funciones específicas para entrenar y evaluar modelos de clasificación en R.
Evaluación del rendimiento de los modelos con métricas como precisión, recall y F1-score:
Explicación de las principales métricas utilizadas para evaluar la calidad de los modelos de clasificación.
Interpretación de los resultados de las métricas y su relación con el desempeño del modelo.
Técnicas para tratar problemas de desbalance de clases en la clasificación:
Descripción de las estrategias para abordar el desbalance de clases en problemas de clasificación.
Métodos de muestreo y ajuste de pesos para mejorar la precisión en clases minoritarias.
Optimización de hiperparámetros para mejorar la precisión de los modelos:
Uso de técnicas como la búsqueda de cuadrícula y la optimización bayesiana para encontrar los mejores hiperparámetros para los modelos de clasificación.
Tema 4: Modelado y predicción con R
Modelos de regresión lineal y no lineal en R:
Explicación detallada de los modelos de regresión lineal y no lineal y sus aplicaciones en R.
Ejemplos prácticos de cómo ajustar y evaluar estos modelos en diferentes situaciones.
Selección de variables y atributos relevantes para el modelado:
Técnicas de selección de características, como stepwise regression y LASSO, para mejorar la eficiencia del modelo.
Métodos para identificar y eliminar atributos irrelevantes o redundantes.
Evaluación del rendimiento de los modelos de regresión utilizando métricas como el error cuadrático medio (MSE) y el coeficiente de determinación (R-squared):
Interpretación de las métricas de rendimiento y cómo se relacionan con la calidad del modelo.
Comparación y elección del mejor modelo de regresión según las métricas obtenidas.
Predicción de valores continuos y generación de curvas de regresión:
Uso de modelos de regresión para hacer predicciones sobre nuevos datos.
Visualización de las curvas de regresión y cómo interpretar los resultados.
Uso de técnicas avanzadas como ensamblado de modelos para mejorar la precisión de las predicciones:
Introducción a técnicas como bagging y boosting para combinar múltiples modelos y mejorar la precisión de las predicciones.
Ejemplos de implementación de estas técnicas en R utilizando librerías como caret.
Tema 5: Procesos de etiquetado y visualización de datos con R
Etiquetado manual y automático de datos para entrenar modelos:
Métodos para etiquetar manualmente datos cuando no se dispone de etiquetas previas.
Uso de técnicas de etiquetado automático, como la clasificación semi-supervisada, para acelerar el proceso de entrenamiento.
Uso de librerías de R para etiquetar datos de manera eficiente:
Descripción de librerías especializadas para el etiquetado y anotación de datos.
Ejemplos de cómo usar estas librerías para etiquetar grandes conjuntos de datos de manera rápida y precisa.
Visualización de datos en R mediante gráficos, tablas y otros métodos:
Uso de librerías de visualización en R, como ggplot2, para crear gráficos informativos y atractivos.
Creación de tablas y resúmenes estadísticos para comprender mejor los datos.
Identificación de patrones y tendencias en los datos a través de la visualización:
Técnicas para explorar y descubrir patrones ocultos en los datos mediante visualizaciones interactivas.
Uso de herramientas de visualización avanzadas para identificar correlaciones y relaciones entre variables.
Uso de técnicas de reducción de dimensionalidad para visualizar datos en alta dimensión:
Explicación de métodos como PCA y t-SNE para reducir la dimensionalidad de los datos y representarlos en gráficos 2D y 3D.
Visualización de datos complejos en espacios reducidos para facilitar su interpretación.
Tema 6: Técnicas avanzadas de Machine Learning con R
Introducción al aprendizaje profundo (deep learning) y redes neuronales en R:
Descripción de las redes neuronales y su papel en el aprendizaje profundo.
Uso de librerías como Keras y TensorFlow para implementar redes neuronales en R.
Implementación de redes neuronales en R utilizando librerías como Keras y TensorFlow:
Código y ejemplos para crear y entrenar redes neuronales en R.
Uso de diferentes arquitecturas de redes neuronales, como CNN y RNN, para problemas específicos.
Uso de técnicas de aprendizaje no supervisado como clustering y reducción de dimensionalidad:
Explicación de algoritmos de clustering, como k-means y DBSCAN, para agrupar datos similares.
Uso de técnicas de reducción de dimensionalidad, como PCA y t-SNE, para visualizar y analizar datos de alta dimensión.
Aplicación de técnicas de aprendizaje por refuerzo para problemas de toma de decisiones:
Introducción al aprendizaje por refuerzo y su aplicación en problemas de toma de decisiones secuenciales.
Uso de librerías de R para implementar algoritmos de aprendizaje por refuerzo, como Q-Learning.
Comparación de resultados entre diferentes técnicas avanzadas y algoritmos tradicionales:
Evaluación y comparación de la precisión y eficiencia de las técnicas avanzadas con respecto a los enfoques tradicionales de Machine Learning.
Tema 7: Automatización de procesos y actualización de informes
Creación de flujos de trabajo automatizados para el desarrollo de modelos en R:
Programación de tareas para actualizar informes y resultados de manera periódica:
Uso de R Markdown y otras herramientas para generar informes dinámicos y visualmente atractivos:
Generación automática de gráficos y tablas en informes utilizando R:
Uso de técnicas de automatización para mejorar la eficiencia en el desarrollo de soluciones de Machine Learning:
Tema 8: Seguridad, monitorización y escalabilidad en proyectos de Machine Learning con R
Consideraciones de seguridad al trabajar con datos sensibles en R:
Monitorización de modelos en producción para garantizar su rendimiento y precisión:
Técnicas para mejorar la escalabilidad de los modelos y su despliegue en entornos de alto rendimiento:
Uso de soluciones cloud para el despliegue y escalamiento de modelos en R:
Implementación de técnicas de seguridad en el acceso a los modelos y datos en R:
Tema 9: Integración de R con otras tecnologías y plataformas
Uso de R en conjunto con bases de datos SQL y NoSQL para análisis de grandes volúmenes de datos:
Integración de R con herramientas de visualización como ggplot2 y Shiny:
Uso de APIs y web services para conectar R con otras aplicaciones y servicios:
Desarrollo de aplicaciones web interactivas con R utilizando Shiny:
Exportación de modelos y resultados de análisis en formatos compatibles con otras herramientas:
Tema 10: Proyecto Final: Análisis de Sentimiento en Redes Sociales
Desarrollo de un modelo de clasificación para analizar el sentimiento de mensajes en redes sociales.
Etiquetado y preparación del conjunto de datos de entrenamiento.
Evaluación del rendimiento del modelo y optimización de parámetros.
Despliegue del modelo en una aplicación web o móvil para análisis en tiempo real.
Presentación de resultados y conclusiones del proyecto final.
Tema 11: Proyecto Final: Recomendación de Productos
Creación de un modelo de regresión para recomendar productos según las preferencias de los usuarios.
Recopilación y procesamiento de datos de historiales de compras y preferencias.
Evaluación y ajuste del modelo de regresión para obtener recomendaciones precisas.
Implementación del modelo en una aplicación para ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios.
Presentación de resultados y conclusiones del proyecto final.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Machine Learning con R en su día a día
Científicos de Datos
Procuran aprovechar R para analizar grandes volúmenes de datos y mejorar la toma de decisiones empresariales.
Analistas de Datos
Desean profundizar en técnicas de Machine Learning con R para proporcionar insights significativos a sus organizaciones.
Ingenieros de Datos
Buscan optimizar procesos de recolección y transformación de datos con R, mejorando así el flujo de trabajo en proyectos de Machine Learning.
Desarrolladores de Software
Preguntas frecuentes
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El curso de Machine Learning con R ofrece una formación completa desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas en Machine Learning aplicadas con R. Podrás adquirir habilidades en la preparación de datos, creación de modelos de clasificación y regresión, y automatización de procesos, aumentando así la eficiencia y capacidad de tu equipo para manejar análisis de datos complejos.
Sí, el curso de Machine Learning con R es bonificable a través de FUNDAE. Las empresas pueden utilizar sus créditos de formación para cubrir hasta el 100% del coste del curso, incluyendo el coste asociado a la gestión de la bonificación si lo realizamos nosotros.
El curso se imparte en modalidad de Aula Virtual Personalizada. Las clases se realizan en vivo a través de videoconferencias con Zoom, permitiendo una interacción directa con el formador. Además, los participantes tienen acceso a las grabaciones para revisar los contenidos a su ritmo.
Desarrollarás habilidades en el uso de R para implementaciones de Machine Learning, incluyendo la creación y evaluación de modelos de clasificación y regresión. También aprenderás a integrar R con otras tecnologías, manejar grandes volúmenes de datos, y aplicar técnicas avanzadas como el aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo.
Puedes inscribirte en el curso cumplimentando los formularios que encontrarás en nuestra página web. Asegúrate de proporcionar toda la información solicitada para que gestionemos tu inscripción de manera eficaz, incluyendo los detalles necesarios para la bonificación a través de FUNDAE.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
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