Curso de Machine Learning con Caret en R

Curso de Machine Learning con Caret en R

Aprende los principales algoritmos predictivos para convertirte en un Data Science experto.

Duración60 horas (6 sem)

Precio590 €

Inicio17 Enero 2022

Plazo de MatrículaAbierto

Un flujo de trabajo integral del Machine Learning con modelado predictivo utilizando el paquete caret en R Software. Aprende los principales algoritmos predictivos para convertirte en un Data Science experto.

CSIC

Somos proveedores de formación en Data Science del CSIC desde el 2016

CONVOCATORIAS

Abierta

El curso definitivo para resolver problemas de Machine Learning de clasificación y regresión

Alfonso Lara

Alfonso Lara

CEO de Máxima Formación

"Con este curso podrás resolver problemas de Machine Learning de clasificación y regresión"

Información personalizada

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Gracias por solicitar información. Contactaremos contigo lo antes posible.

Destinatarios

Todas aquellas personas interesadas en aprender Machine Learning con un conocimiento
básico del lenguaje R y que quieran simplificar en una sola librería el proceso de modelado.

Un curso práctico orientado a estudiantes, profesionales, investigadores y PhD interesados en mejorar tus modelos de aprendizaje automático para resolver problemas de regresión y clasificación con técnicas como:

  • Selección de modelos y variables,
  • Búsqueda de hiperparámetros,
  • Distintos pre-procesados así como a realizar modelos de Ensemble o Stacking,
  • Con ejemplos de conjuntos reales.

CURSO DE NIVEL INTERMEDIO
Para realizar el curso se necesita tener un conocimiento básico sobre el lenguaje R y de algoritmos de Machine Learning. El curso no se explica el funcionamiento de los algoritmos sino como implementarlos con la librería Caret.

Últimas valoraciones de
nuestros alumnos titulados

 
Fernando Caravaca (España)

Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

Fernando Caravaca (España) Médico.
Hospital 12 de Octubre

Un Máster con un programa académico muy completo de análisis de datos con R software. Los ejemplos resultan de utilidad para entender mejor las técnicas y su aplicación.

Pablo Angulo

Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

Pablo Angulo Consultor

¡¡¡El máster en estadística aplicada con R es excelente!!! Quede encantado de la calidad y nivel de especialidad de los docentes. Algunos problemas que he resuelto gracias al máster son: automatizar reportes con RMarkdown, análisis detallados de regresión avanzada y de estadística inferencia y creación de fórmulas alométricas.

Carlos Jesús Megía

Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

Carlos Jesús Megía Responsable de compras.
Mobelshops

Excelente Máster de especialización. Enfoque practico de la Estadística, y de todas y más actuales técnicas para el análisis de datos. Ahora puedo analizar la información sin estar perdido con grandes volúmenes de datos, y saber que técnicas debo de utilizar.

Ariela Mariana

Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

Ariela Mariana Bióloga

El acompañamiento docente es excelente, los tutores están siempre disponibles y dispuestos a responder las dudas que puedan surgir, las veces que sea necesario. El máster me ha brindado conocimientos prácticos para el análisis de datos que constituyen parte de mi trabajo diario, pudiendo extraer información concreta, de manera ágil y rápida.

José Luis Loren

Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

José Luis Loren Digital Insights Manager.
Zooplus

Mi experiencia con el Máster ha sido en general muy buena. Sobre todo, me ha gustado la posibilidad de aplicar en mi trabajo desde el primer momento la mayoría del temario.

Ana Muñoz van den Eynde

Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

Ana Muñoz van den Eynde Responsable de la Unidad de investigación CTS (CIEMAT).
Autora de La percepción social de la ciencia.

Merece la pena. Han sido 10 meses intensos, pero he aprendido mucho. Lo recomiendo. El acompañamiento docente impecable. Un máster online solo es útil si los profesores te ayudan, y han sido de gran ayuda.

Teresa Utrilla

Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

Teresa Utrilla Analista de datos

No solo es un aprendizaje desde cero a nivel de código con R sino que además este máster te permite afianzar los conocimientos en estadística. El docente ha estado a mi disposición en todos los momentos que lo he necesitado e incluso cuando no lo he precisado se ha interesado por mi avance con el máster.

David Sánchez

Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

David Sánchez Consultor informático y jefe de proyecto en sistemas Mes/Mom

Material muy variado en temas de estadística con ejemplos bien explicados. Con este máster ha aprendido a diseñar un experimento desde principio a fin, los métodos analíticos de exploración y correlación más usados y entender y sacar conclusiones de los gráficos.

Marcelo Moreno

Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

Marcelo Moreno Economista

He aprendido más en profundidad el proceso que conlleva una investigación estadística y como mejorar en todos y cada uno de sus pasos. Además, las actividades prácticas me han permitido desarrollar mis capacidades en el entorno de programación R (muy demandado por empresas).

Natalia Raffo (Colombia)

Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software

Natalia Raffo (Colombia) Estadística.
DATA360

Profundicé y desarrollé nuevos conocimientos en Estadística a través de métodos y técnicas avanzadas y sobre el manejo en R muy útil para el desarrollo de soluciones a problemas reales.

Competencias

Con aplicación directa a tu día a día profesional

Al finalizar el Curso de Machine Learning con Caret en R serás capaz de:

  • Preparar el conjunto de datos para aplicar distintos algoritmos de Machine Learning.
  • Seleccionar entre distintos transformaciones que maximicen los resultados de tus modelos.
  • Realizar un procedimiento para seleccionar los algoritmos que saquen el máximo provecho a tus datos.
  • Optimizarás los parámetros de tus modelos para mejorar los resultados. 
  • Aplicar distintos algoritmos para seleccionar las características más importantes para tus modelos.
  • Aprenderás las técnicas que ganan los concursos de ciencia de datos como son los modelos Ensembles y Stacking.

Enfoque práctico

La práctica hace al maestro

El Curso de Machine Learning con Caret en 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 para resolver problemas de clasificación y regresión

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

Contenidos del curso

Actualizados, multimedia y en español

 

CURSO DE machine learning con caret en R

TEMA 1. VISUALIZACIÓN Y PRE-PROCESADO DE DATOS

En este tema aprenderemos como utilizar la librería Caret de R para realizar una primera fase exploratoria de los datos y preparar el conjunto de datos para sacar el máximo partido a ellos en la fase de modelado. Principalmente utilizaremos el paquete Caret desarrollado por Max Kunh, sin olvidarnos de otras librerías que nos facilitarán el proceso.

Lo que aprenderás:
✓ Introducción al paquete caret para realizar modelos de regresión y clasificación.
✓ El proceso para resolver un problema de Machine Learning.
✓ Realizar un proceso de exploración de los datos (EDA).
✓ Aprenderemos a visualizar nuestros datos para identificar variables importantes.
✓ Realizaremos un pre-procesado de datos para dejar preparado el conjunto de datos para la fase de modelado,

TEMA 2. MODELADO CON LIBERIA CARET

Aprenderemos como entrenar  distintos algoritmos con la librería Caret, con distintas opciones de entrenamiento que nos proporciona la librería, para maximizar nuestras métricas.

Lo que aprenderás:
✓ Métricas más importantes para un problema de regresión y clasificación.
✓ Guardar y cargar un modelo para utilizarlo posteriormente.
✓ Selección de modelos con clases desequilibradas.
✓ Opciones de pre-procesado.

TEMA 3. SELECCIÓN DE CARACTERÍSTICAS E HIPERPARÁMETROS

Unos de los problemas que nos encontramos cuando nos enfrentamos a un conjunto de datos real, es el número de predictores que componen el conjunto de datos, y como selecciónalos para entrenar el modelo. En esta sección aprenderemos distintos métodos para seleccionar las variables más importantes. Además, veremos como mejorar las métricas de los modelos por medio de los mejores valores para sus parámetros.

Lo que aprenderás:
✓ Modelos de Selección de Variables.
✓ Modelos de Filtro.
✓ Modelos de Hiperparámetros.

TEMA 4. MODELOS ENSEMBLE Y STACKING

Una de las técnicas para mejorar las métricas de los modelos, es por medio de los modelos de modelos. Los resultados de unir predicciones de varios modelos pueden hacer que superemos las métricas de los modelos individuales.

Lo que aprenderás:
✓ Modelos Ensemble: Regresión.
✓ Modelos Ensemble: Clasificación.
✓ Modelos Stacking: Clasificación.

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.

  • SOFTWARE DE CÓDIGO ABIERTO

    Con un entorno de trabajo flexible que permite ampliar funciones personalizadas para resolver necesidades específicas de tu proyecto.

  • REPRESENTACIÓN GRÁFICA EN ALTA CALIDAD

    Incluye infinidad de gráficos personalizables y exportables a cualquier formato visual, estáticos y dinámicos.

  • PRECISIÓN Y RIGOR EMPÍRICO

    Con R obtienes respuestas concluyentes y resultados confiables eliminando los errores de cálculo y las imprecisiones.

  • EL MAYOR CATÁLOGO DE MÉTODOS ESTADÍSTICOS

    Analiza cualquier tipo y volumen de datos con una extensa gama de técnicas estadísticas: clásicas, robustas, avanzadas y multivariantes.

  • SIMPLIFICA TU DESEMPEÑO

    Con R Software tu desempeño con los datos es más ágil y eficiente. Ejecuta todas las tareas de un Científico de Datos en un único entorno de trabajo.

  • DATOS REPRODUCTIBLES Y ACCESIBLES

    Su función RMarkdown te garantiza la accesibilidad, la trazabilidad y la reproducibilidad de tus datos de por vida.

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 Machine Learning con Caret 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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