Comprender los tipos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado.
Aplicar modelos de regresión lineal simple y múltiple.
Usar algoritmos de clasificación como KNN y árboles de decisión.
Publico objetivo
Este curso está dirigido a:
Analistas de datos que deseen dar el siguiente paso hacia la predicción.
Profesionales de marketing, ventas, banca o RRHH interesados en modelos de clasificación y segmentación.
Usuarios con conocimientos básicos de Python y análisis de datos.
Estudiantes o investigadores que buscan aplicar modelos ML en proyectos reales.
Resultados esperados
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
Construir modelos de regresión y clasificación supervisada en Python.
Evaluar el desempeño de tus modelos con métricas clave.
Aplicar clustering con K-means para detectar patrones y segmentos ocultos.
Integrar modelos de predicción y segmentación en un proyecto completo.
K-means: funcionamiento, selección de k, interpretación de resultados
Visualización de clústeres con matplotlib y seaborn
Comparación de agrupaciones con características reales (ventas, categorías de clientes)
Proyecto integrador: predicción de ventas o churn con clasificación + segmentación con K-means
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial.
Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."
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