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Curso Machine Learning con R: Modelos Predictivos

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El curso "Machine Learning con R" ofrece una completa introducción a las técnicas de Machine Learning aplicadas en R, desde conceptos fundamentales hasta técnicas avanzadas, incluyendo preparación de datos, evaluación de modelos y automatización. Los participantes aprenderán a configurar el entorno en RStudio, manejar paquetes, importar datos y crear modelos de clasificación y regresión. Además, se abordarán temas como aprendizaje profundo, visualización de datos, seguridad y escalabilidad, así como la integración de R con otras tecnologías. Los proyectos finales incluyen análisis de sentimiento en redes sociales y recomendación de productos.

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Construcción de modelos con R

A quién va dirigido nuestro curso de Machine Learning con R

Desarrolladores profesionales y científicos de datos, con experiencia en R, interesados en adquirir habilidades en Machine Learning utilizando R como herramienta principal

Objetivos de nuestro curso de Machine Learning con R

  • Conocer los fundamentos del Machine Learning
  • Aprender a desarrollar modelos predictivos de Machine Learning con R
  • Aprender a emplear las principales librerías de Machine Learning utilizadas en proyectos reales
  • Aprender a crear soluciones no supervisadas y supervisadas

Qué vas a aprender en nuestro curso de Machine Learning con R

El curso "Machine Learning con R" ofrece una completa introducción a las técnicas de Machine Learning aplicadas en R, desde conceptos fundamentales hasta técnicas avanzadas, incluyendo preparación de datos, evaluación de modelos y automatización. Los participantes aprenderán a configurar el entorno en RStudio, manejar paquetes, importar datos y crear modelos de clasificación y regresión. Además, se abordarán temas como aprendizaje profundo, visualización de datos, seguridad y escalabilidad, así como la integración de R con otras tecnologías. Los proyectos finales incluyen análisis de sentimiento en redes sociales y recomendación de productos.

Requisitos de nuestro curso de Machine Learning con R

  • Experiencia previa desarrollando con R y conocimentos básicos de Machine Learning
  • Son necesarios permisos de instalación en el equipo en el que se realice la formación
  • Tener instalados previamente en el equipo: R Studio, Git y Docker Desktop
  • Se recomienda tener experiencia dockerizando aplicaciones R

Contenido del curso

tema 1

Fundamentos de Machine Learning con R

  • 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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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:
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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:
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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:
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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.
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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.
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Preguntas Frecuentes de Machine Learning con R

¿Cuáles son los Beneficios del curso Machine Learning con R?

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El curso ofrece una formación completa en técnicas de Machine Learning utilizando R, una de las herramientas más poderosas para el análisis de datos. Mejorarás tus habilidades en análisis predictivo y serás capaz de aplicar modelos avanzados a tus proyectos empresariales.

¿El curso de Machine Learning con R se puede bonificar a través de FUNDAE?

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Sí, el curso puede ser bonificado mediante la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE), lo que permite a las empresas recuperar parte o la totalidad del coste del curso.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Machine Learning con R?

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El curso se ofrece en modalidad online o en aula virtual personalizada para adaptarse a las necesidades de cada empresa.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Machine Learning con R?

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Desarrollarás habilidades en técnicas de Machine Learning, modelado predictivo, análisis de datos complejos, y uso avanzado del lenguaje R. Serás capaz de construir y evaluar modelos predictivos de manera eficiente.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Machine Learning con R?

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Puedes inscribirte en el curso rellenando los formularios que aparecen en la página web del curso.