+80% de las empresas top implementan XGBoost en su análisis de datos
Implanta XGBoost en tu equipo con programa A Medida, tutorizado por expertos en ML y bonificable por FUNDAE para empresas. Diseñamos el plan formativo.
Transforme su equipo de trabajo con habilidades avanzadas de XGBoost, optimizando análisis de datos y mejorando la toma de decisiones estratégicas.
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Aumente la eficiencia operativa con modelos de predicción robustos, permitiendo a su empresa anticiparse a tendencias y mejorar planes de acción.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
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.
Tema 8: Tuning avanzado con RandomizedSearch y Optuna
Limitaciones del GridSearch
Introducción a `RandomizedSearchCV`
Búsqueda eficiente con `Optuna`
Parámetros no lineales e interdependencias
Visualización de resultados de búsqueda
Práctica: tuning con 10 variables
Control de overfitting con regularización
Selección automática de parámetros
Evaluación de robustez
Generación de informes
Tema 9: Early Stopping y control del overfitting
¿Qué es el overfitting y cómo detectarlo?
Visualización de métricas de entrenamiento vs validación
Uso de `eval_set` en entrenamiento
Aplicación de early stopping rounds
Ajuste automático de número de árboles
Parámetros de regularización (`gamma`, `alpha`, `lambda`)
Monitoreo de logs de entrenamiento
Aplicación en datasets desequilibrados
Práctica: modelo con early stopping
Comparación de modelos ajustados
Tema 10: Interpretación de modelos con SHAP
¿Por qué interpretar modelos es clave?
Introducción a SHAP (SHapley Additive Explanations)
Instalación y configuración de `shap`
SHAP summary plot
SHAP feature importance
SHAP dependence plot
SHAP decision plot
Interpretación por instancia
Práctica: explicar predicción individual
Comunicación de resultados
Tema 11: Selección de características
Evaluación de importancia con `feature_importances_`
SHAP vs Gain vs Split
Práctica: eliminar variables poco relevantes
Selección recursiva (`RFE`)
Uso de `SelectFromModel`
Visualización de impacto acumulado
Reducción de dimensionalidad
Selección por correlación
Evaluación tras reducir features
Interpretación final del modelo compacto
Tema 12: Manejo de desbalanceo de clases
¿Qué es un dataset desbalanceado?
Ajuste con `scale_pos_weight`
Técnicas de oversampling: SMOTE, ADASYN
Undersampling básico
Práctica: fraude bancario o detección de enfermedad
Métricas específicas para desbalance
Curvas ROC y PR
AUC-PR vs AUC-ROC
Métricas balanceadas
Trade-off entre precisión y recall
Tema 13: Integración con pipelines de Scikit-learn
Encapsulamiento con `Pipeline()`
Composición: preprocesamiento + modelo
Validación cruzada automática
GridSearch dentro del pipeline
Escalado condicional
Encoding y manejo de outliers
Práctica: pipeline completo desde raw hasta predicción
Visualización de flujos
Exportación del pipeline completo
Versión productiva del pipeline
Tema 14: Exportación y despliegue de modelos
Guardar modelo con `joblib` o `pickle`
Exportación en formato JSON o binary
Re-entrenamiento periódico
Uso en APIs REST con Flask o FastAPI
Predicciones desde Excel, CSV o inputs reales
Deployment en AWS Lambda o Azure Functions
Monitorización de métricas en producción
Práctica: endpoint para predicción en vivo
Versionado de modelos
Seguridad de acceso a modelos desplegados
Tema 15: Proyecto final: Clasificador con XGBoost en entorno real
Elección del problema: clasificación o regresión
Dataset real (clientes, crédito, salud, etc.)
Preprocesamiento completo
Entrenamiento + optimización con tuning
Validación cruzada con métricas
Interpretación del modelo con SHAP
Exportación y creación de pipeline
Despliegue local vía API REST
Documentación del proceso
Presentación del modelo final
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar XGBoost en su día a día
Científicos de Datos
Exploran optimizaciones efectivas en modelos de aprendizaje automático para producción.
Ingenieros de Machine Learning
Implementan estrategias avanzadas de boosting en entornos de alta demanda empresarial.
Analistas de Datos
Buscan perfeccionar sus técnicas predictivas utilizando librerías robustas como XGBoost.
Desarrolladores de Software
Integran algoritmos de boosting en aplicaciones empresariales para mejorar resultados analíticos.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en XGBoost
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Este curso te permitirá dominar XGBoost, mejorando tu capacidad para crear modelos predictivos precisos y eficaces, optimizar la toma de decisiones y aplicar técnicas avanzadas en análisis de datos, lo cual es fundamental para el éxito y el crecimiento corporativo.
Sí, el curso es completamente bonificable por medio de FUNDAE. Las empresas pueden recibir subvenciones que cubren hasta el 100% del curso. Si gestionamos la bonificación, se cobrará un 10% adicional más IVA, que también es bonificable de acuerdo a los créditos en FUNDAE.
El curso se ofrece en Aula Virtual Personalizada, mediante videoconferencias a través de Zoom, lo cual proporciona flexibilidad y adaptación a las necesidades empresariales, permitiendo además acceder a las grabaciones para una revisión posterior.
Los participantes adquirirán competencias en la creación de modelos de clasificación y regresión, el tuning de hiperparámetros, la interpretación de resultados con SHAP, y la implementación de proyectos de machine learning en entornos corporativos.
Para inscribirte, debes completar los formularios proporcionados en nuestro sitio web. Asegúrate de incluir toda la información requerida para que podamos procesar tu inscripción eficientemente y activar la opción de bonificación si es aplicable.
Este curso te permitirá dominar XGBoost, mejorando tu capacidad para crear modelos predictivos precisos y eficaces, optimizar la toma de decisiones y aplicar técnicas avanzadas en análisis de datos, lo cual es fundamental para el éxito y el crecimiento corporativo.
Sí, el curso es completamente bonificable por medio de FUNDAE. Las empresas pueden recibir subvenciones que cubren hasta el 100% del curso. Si gestionamos la bonificación, se cobrará un 10% adicional más IVA, que también es bonificable de acuerdo a los créditos en FUNDAE.
El curso se ofrece en Aula Virtual Personalizada, mediante videoconferencias a través de Zoom, lo cual proporciona flexibilidad y adaptación a las necesidades empresariales, permitiendo además acceder a las grabaciones para una revisión posterior.
Los participantes adquirirán competencias en la creación de modelos de clasificación y regresión, el tuning de hiperparámetros, la interpretación de resultados con SHAP, y la implementación de proyectos de machine learning en entornos corporativos.
Para inscribirte, debes completar los formularios proporcionados en nuestro sitio web. Asegúrate de incluir toda la información requerida para que podamos procesar tu inscripción eficientemente y activar la opción de bonificación si es aplicable.
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
Reduzca costes y tiempo de desarrollo al aplicar técnicas de tuning de XGBoost, obteniendo resultados precisos y optimizando recursos empresariales.
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Fortalezca la capacidad analítica de su organización al integrar aprendizajes prácticos y teóricos que potencien la productividad y el conocimiento técnico.
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.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras