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Temario del curso
Introducción al Aprendizaje Automático (Machine Learning)
- Tipos de aprendizaje automático – supervisado vs no supervisado
- Del aprendizaje estadístico al aprendizaje automático
- El flujo de trabajo de minería de datos: comprensión del negocio, preparación de datos, modelado, despliegue
- Elección del algoritmo adecuado para la tarea
- Overfitting y el compromiso entre sesgo y varianza (bias-variance tradeoff)
Introducción a Python y Bibliotecas de Aprendizaje Automático
- Por qué usar lenguajes de programación para el aprendizaje automático
- Elección entre R y Python
- Curso intensivo de Python y Jupyter Notebooks
- Bibliotecas de Python: pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib, seaborn
Prueba y Evaluación de Algoritmos de Aprendizaje Automático
- Generalización, overfitting y validación del modelo
- Estrategias de evaluación: holdout, cross-validation, bootstrapping
- Métricas para regresión: ME, MSE, RMSE, MAPE
- Métricas para clasificación: precisión, matriz de confusión, clases desbalanceadas
- Visualización del rendimiento del modelo: curva de utilidad, curva ROC, curva de elevación (lift curve)
- Selección de modelos y búsqueda en cuadrícula para ajuste (grid search for tuning)
Preparación de Datos
- Importación y almacenamiento de datos en Python
- Análisis exploratorio y estadísticas descriptivas
- Manejo de valores faltantes y outliers
- Estandarización, normalización y transformación
- Recodificación de datos cualitativos y manipulación de datos con pandas
Algoritmos de Clasificación
- Clasificación binaria vs multiclase
- Regresión logística y funciones discriminantes
- Naïve Bayes, k-vecinos más cercanos (k-nearest neighbors)
- Árboles de decisión: CART, Bosques Aleatorios (Random Forests), Bagging, Boosting, XGBoost
- Máquinas de Vectores Soporte y núcleos (Support Vector Machines and kernels)
- Técnicas de aprendizaje en conjunto (ensemble learning techniques)
Regresión y Predicción Numérica
- Mínimos cuadrados y selección de variables
- Métodos de regularización: L1, L2
- Regresión polinomial y modelos no lineales
- Árboles de regresión y splines
Redes Neuronales
- Introducción a las redes neuronales y aprendizaje profundo (deep learning)
- Funciones de activación, capas y retropropagación (backpropagation)
- Perceptrones multicapa (Multilayer perceptrons - MLP)
- Uso de TensorFlow o PyTorch para modelado básico de redes neuronales
- Redes neuronales para clasificación y regresión
Pronóstico de Ventas y Análisis Predictivo
- Series temporales vs pronóstico basado en regresión
- Manejo de datos estacionales y tendencias (trend-based data)
- Construcción de un modelo de pronóstico de ventas utilizando técnicas de aprendizaje automático
- Evaluación de la precisión del pronóstico y la incertidumbre
- Interpretación e interpretación empresarial y comunicación de resultados
Aprendizaje No Supervisado (Unsupervised Learning)
- Técnicas de clustering: k-means, k-medoids, clustering jerárquico, SOMs (Self-Organizing Maps)
- Reducción de dimensionalidad: PCA, análisis factorial, SVD
- Escalamiento multidimensional (multidimensional scaling)
Minería de Texto (Text Mining)
- Preprocesamiento y tokenización de texto
- Bolsa de palabras, stemming y lematización (lemmatization)
- Análisis de sentimiento y frecuencia de palabras
- Visualización de datos de texto con nubes de palabras (word clouds)
Sistemas de Recomendación (Recommendation Systems)
- Filtrado colaborativo basado en usuarios y elementos (user-based and item-based collaborative filtering)
- Diseño y evaluación de motores de recomendación (recommendation engines)
Minería de Patrones de Asociación (Association Pattern Mining)
- Conjuntos de elementos frecuentes y algoritmo Apriori
- Análisis de cesta de compra y ratio de elevación (lift ratio)
Detección de Anomalías (Outlier Detection)
- Análisis de valores extremos (extreme value analysis)
- Métodos basados en distancia y densidad (distance-based and density-based methods)
- Detección de anomalías en datos de alta dimensión (high-dimensional data)
Estudio de Caso de Aprendizaje Automático (Machine Learning Case Study)
- Comprensión del problema empresarial
- Preprocesamiento de datos y ingeniería de características (feature engineering)
- Selección de modelos y ajuste de parámetros (parameter tuning)
- Evaluación y presentación de resultados (presentation of findings)
- Despliegue del modelo (deployment)
Resumen y Pasos Siguientes (Summary and Next Steps)
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado y no supervisado
- Familiaridad con la programación en Python (variables, bucles, funciones)
- Alguna experiencia con el manejo de datos usando bibliotecas como pandas o NumPy es útil, pero no es requerida
- No se espera ninguna experiencia previa con modelado avanzado o redes neuronales
Público objetivo
- Científicos de datos
- Analistas de negocios
- Ingenieros de software y profesionales técnicos que trabajan con datos
28 horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Price per private group, online live training, starting from 6400 € + VAT*
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Testimonios (2)
el ecosistema de ML no solo incluye MLFlow sino también Optuna, hyperops, Docker y docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curso - MLflow
Traducción Automática
Disfruté participando en el entrenamiento de Kubeflow, que se llevó a cabo de manera remota. Este entrenamiento me permitió consolidar mi conocimiento sobre los servicios de AWS, K8s y todas las herramientas de DevOps relacionadas con Kubeflow, que son las bases necesarias para abordar el tema adecuadamente. Quiero agradecer a Malawski Marcin por su paciencia y profesionalismo en la formación y los consejos sobre mejores prácticas. Malawski aborda el tema desde diferentes ángulos, utilizando diferentes herramientas de despliegue como Ansible, EKS kubectl y Terraform. Ahora estoy definitivamente convencido de que me dirijo hacia el campo de aplicación correcto.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curso - Kubeflow
Traducción Automática
