Curso de Machine Learning con Caret en R

• Usar caret para centralizar el entrenamiento de modelos de regresión y clasificación.
• Preprocesar datos, aplicar transformaciones y preparar conjuntos para modelado.
• Seleccionar métricas adecuadas y evaluar modelos con validación cruzada.
• Ajustar hiperparámetros y seleccionar variables relevantes.
• Construir ensembles y modelos stacking para mejorar el rendimiento predictivo.

Dirigido a personas con conocimientos básicos de R que quieren simplificar y profesionalizar el modelado predictivo mediante una librería unificada. Es útil para estudiantes, investigadores, profesionales técnicos y analistas que deseen trabajar con ejemplos reales de Machine Learning en R.

• Analista de datos o perfil junior/intermedio de Machine Learning capaz de acelerar el entrenamiento de modelos en R.
• Profesional que necesita comparar algoritmos, optimizar parámetros y preparar pipelines predictivos de forma estandarizada.
• Apoyo en proyectos de clasificación, regresión, validación de modelos, selección de variables y automatización analítica.
• Base para perfiles de ciencia de datos que quieren pasar de análisis manuales a flujos de modelado reproducibles.