Curso de Árboles de Decisión con R

Curso de Árboles de Decisión con R

Crea modelos y algoritmos basados en árboles de decisión

Duración60 horas (6 sem)

Precio590 €

InicioTodo el año

Plazo de MatrículaAbierto

Aprende a diseñar modelos de Machine Learning adaptados a las necesidades de tu investigación aplicando algoritmos basados en árboles de decisión, desde los más sencillos (individuales) a los más avanzados (en paralelo o secuenciales).

Contenidos del curso

Actualizados, campus virtual accesible las 24 horas y en español

CURSO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN CON R

TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL PREPROCESADO DE DATOS

Visualización y preparación de los datos para la fase de modelado.
• Manipulación de datos con la librería dplyr.
• Análisis exploratorio de los datos.
• Preprocesado de los datos.
• Ejemplos de casos reales.

TEMA 2. ÁRBOLES DE DECISIÓN INDIVIDUALES

Definición y creación de árboles de decisión.
• Árboles de decisión para problemas de regresión.
• Árboles de decisión para problemas de clasificación.
• Predicción con los modelos creados.
• Identificación de las variables más importantes.
• Aplicación de validación cruzada.
• Selección de hiperparámetros.
• Ejemplos de casos reales.

TEMA 3. MODELOS DE BAGGING Y RANDOM FOREST

Creación de modelos de árboles de decisión en paralelo.
• Creación de modelos de Bagging.
• Creación de modelos de Random Forest.
• Modelos de bagging con la librería H2O.
• Predicción con los modelos creados.
• Identificación de las variables más importantes.
• Selección de hiperparámetros.
• Ejemplos de casos reales.

TEMA 4. MODELOS DE BOOSTING

Creación de modelos de árboles de decisión secuenciales.
• Introducción a los modelos de boosting.
• Creación de modelos GBM.
• Creación de modelos XGBoost.
• Predicción con los modelos creados.
• Identificación de las variables más importantes.
• Selección de hiperparámetros.
• Ejemplos de casos reales.

R Software: altas prestaciones para tus análisis de datos
R es la herramienta de análisis estadístico con la que lograrás
la máxima potencia, calidad, precisión y rigor empírico en tus análisis de datos.

 
 

Convocatoria

Abierta todo el año

El curso definitivo para introducirte en el Machine Learning con R:

CSIC

Proveedores de formación en Data Science del CSIC desde el 2016

Alfonso Lara

Alfonso Lara

CEO de Máxima Formación

"Con este curso podrás aplicar técnicas de Machine Learning para dar un salto cuántico en tu operativa con los datos."

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El poder de big data

Destinatarios

Profesionales del análisis de datos en activo interesados en descubrir patrones ocultos en grandes bases de datos
y en desarrollar modelos de Machine Learning adaptados a las necesidades de sus proyectos.

Un curso práctico orientado a estudiantes, profesionales, investigadores y PhD interesados en:

  • Adquirir conocimientos avanzados en preprocesado de datos.
  • Capturar la mayor cantidad de información posible de un gran conjunto de datos.
  • Identificar las variables más importantes.
  • Crear árboles de decisión para problemas de regresión y clasificación, en paralelo y secuenciales.
  • Optimizar los parámetros de los modelos para mejorar su precisión.

CURSO DE NIVEL INTERMEDIO
Para un mejor aprovechamiento de la formación es recomendable tener conocimientos básicos previos sobre R Software.

Competencias

Con aplicación directa a tu día a día profesional

Al finalizar el Curso de Árboles de Decisión con R serás capaz de importar, preparar, explorar, visualizar y comunicar tus datos, obteniendo resultados increíbles partiendo de tus datos en bruto.

  • Preparar lo datos para la fase de modelado.
  • Comprender los estándares de la construcción de árboles de decisión.
  • Crear modelos de árboles de decisión utilizando el software R.
  • Seleccionar el número óptimo de ramas o nodos.
  • Automatizar la predicción sobre nuevos datos.
  • Elegir el modelo más adecuado para sus objetivos.
  • Detectar las variables más importantes en la construcción del modelo.
  • Optimizar los parámetros de los distintos modelos para mejorar las predicciones.
Esquema

Enfoque práctico

La práctica hace al maestro

El Curso de Árboles de Decisión con R, es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).

¿Por qué es único?
Porque está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es aplicar el Machine Learning en su actividad y transformar el saber en habilidades prácticas con aplicación directa a su operativa con los datos.

Nuestro programa formativo con enfoque práctico:

  • Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño.
  • Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares.
  • Disfrutas de un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos, desde el primer día.
Esquem
 

Información sobre el CURSO

Claustro docente

El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.

En este curso contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de un docente experto que va compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el desarrollo de proyectos de Machine Learning con R.

Ignacio García

Ignacio García

Analista de Riesgos con más de 10 años de experiencia en la creación de modelos de riesgo, marketing y mejora de procesos, aplicando métodos de Machine Learning. Su capacidad para conjugar aspectos de negocio y técnicos lo convierte en el docente idóneo para esta formación especializada.

Metodología

100% on-line y learn by doing.

Marca tu propio ritmo de aprendizaje, donde y cuando quieras, de forma progresiva y con la flexibilidad que te ofrece nuestra metodología con evaluación continua:

  • Tutorización personalizada. Con el apoyo individualizado de un docente comprometido con tus necesidades de aprendizaje. Consulta sin límites.
  • Enfoque Learn by doing. Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales completamente aplicables a tu realidad profesional.
  • A tu ritmo. Aprende cuándo y dónde quieras, marca tu propio ritmo de aprendizaje, sin fechas ni plazos de entrega.
  • Contenidos de calidad. Evoluciona paso a paso con materiales didácticos, actualizados y prácticos aplicables a tus proyectos profesionales.
  • Evaluación continua. Basada en el apoyo individualizado del alumno para garantizar la comprensión de conceptos y su capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos.
  • Recursos. Materiales audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.

Contenidos y recursos

Propios, actualizados y en idioma español.

Desde el inicio del curso tendrás acceso permanente al Campus Virtual y a todos los contenidos desde cualquier dispositivo móvil. Nuestro sistema LMS online te facilita el seguimiento y la ejecución de tus tareas formativas en entornos de movilidad.

Este curso incluye:

  • Lecciones en vídeo.
  • Lecciones en formato presentación (ppt/pdf).
  • Recursos complementarios descargables.
  • Foros de debate comunitarios con respuestas de tus tutores.

Centro de atención al estudiante (CAE):

Ponemos a tu disposición una línea telefónica para responder todas tus dudas y resolver cualquier problema que se te presente, durante y después de obtener tu Título académico con nosotros.

Diploma

Tras finalizar esta formación recibirás un diploma expedido por Máxima Formación como garantía de aprovechamiento del curso.

Requisitos de acceso

Para acceder al Curso de Árboles de decisión con R no se establece ningún requisito.

Cómo matricularse

Con la garantía de Confianza on-line.

Confianza online

Matricúlate on-line a través de esta web.

Si te surgen dudas durante el proceso, estamos a tu disposición en: cursos@maximaformacion.es | +34 635 659 391

Formas de pago

  • Tarjeta bancaria.
  • Transferencia bancaria.

Si quieres ampliar información sobre formas de pago o plantearnos tu caso particular, contacta con: Alfonso Lara | (+34) 635 659 391 | gerente@maximaformacion.es

 
 
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Valoraciones

  • Mónica F. – Estadista

    Mónica F. – Estadista

    19/10/2020

    Espectacular curso de especialización en Árboles de decisión. El acompañamiento ha sido exquisito. Este curso me ha aportado la consolidación del conocimiento mediante todo tipo de problemas prácticos.

  • Eva Mª A. - Doctorando

    Eva Mª A. - Doctorando "Marie Curie" - IMPROVE-PD

    07/09/2020

    Soy autodidacta pero este curso merece la pena: ENTENDIMIENTO REAL Y APLICABILIDAD INMEDIATA a tu campo. ¡Resultados con tus datos! Adquirí un gran manejo de random forest y de árboles de decisión (además de otros algoritmos más complejos). Los docentes impecables, profesionales, trato personal individualizado de calidad. Lo recomendaría por el ENTENDIMIENTO REAL de la materia (programación en R, machine learning y bioestadística) con APLICABILIDAD INMEDIATA a los datos generados por uno mismo. Curso intuitivo. Profesionalidad alemana.

  • Carlos E. - Doctor en Ciencias

    Carlos E. - Doctor en Ciencias

    28/07/2020

    El curso cumple altos estándares. Es un curso bien planificado, adecuado a las necesidades de especialización. Todos los recursos necesarios están disponibles, el sistema de soporte es muy bueno, al igual que la experiencia y la calidad del instructor a cargo.

  • Ignacio M. – Economista

    Ignacio M. – Economista

    21/07/2020

    Ha superado mis expectativas. Me ha permitido aprender como tomar decisiones a partir de árboles de decisión. Es un curso en el que aprendes sin darte cuenta, gracias al excelente material que te dan para aprender y en los ejercicios prácticos que te hacen pensar y profundizar en la materia

  • Alberto M. - Nutricionista animal y estadístico

    Alberto M. - Nutricionista animal y estadístico

    21/07/2020

    Un excelente curso, con una gran didáctica, muy recomendable por la cantidad de variantes que se ofrecen para realizar un mismo ejercicio. Rápida respuesta de los profesores y con una plataforma muy sencilla en el manejo.

  • Santiago R. – Data Strategist

    Santiago R. – Data Strategist

    21/07/2020

    Muy buen curso. Muy bien estructurado, con un muy buen contenido, y muy bien tutorizado por el profesor. Recomiendo el curso porque en un mes se aprende y comprenden los árboles de decisión y sus modelos avanzados de caja negra: bagging, ramdon forest y boosting.

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