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Cursos de Data/Cursos de Machine Learning/Curso Machine Learning con R

Curso Machine Learning con R: Modelos Predictivos

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Este curso de Machine Learning con R, ofrece una completa introducción a las técnicas de Machine Learning aplicadas en R, desde los conceptos fundamentales hasta las técnicas más avanzadas, incluyendo la preparación de datos, evaluación de modelos y la implementación de soluciones automatizadas.

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.

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

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.

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.

Preguntas Frecuentes de Machine Learning con R

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

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?

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?

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?

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?

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