R para data scientist avanzado
Domina el modelado de datos en R con técnicas avanzadas de Machine Learning y evaluación de modelos. Este curso está diseñado para analistas de datos y
Lo que serás capaz de hacer
Domina el modelado de datos en R con técnicas avanzadas de Machine Learning y evaluación de modelos. Este curso está diseñado para analistas de datos y profesionales con conocimientos previos en R que buscan profundizar en algoritmos de regresión, clasificación, clustering y boosting. Aprende a preprocesar datos, ajustar hiperparámetros y mejorar la explicabilidad de modelos. Explora predicciones con series temporales y optimización de modelos para su implementación. Con un enfoque práctico, este contenido te guía a lo largo de un proyecto completo de Machine Learning en R.
Temario
UNIDAD 1 - 0. Introducción · 1 leccionesUNIDAD 1 - 0. Introducción
UNIDAD 1 - 0. Introducción
- El lenguaje del análisis de datos
UNIDAD 2 - 1. Preprocesamiento y modelado de datos en R · 5 leccionesUNIDAD 2 - 1. Preprocesamiento y modelado de datos en R
UNIDAD 2 - 1. Preprocesamiento y modelado de datos en R
- Conceptos clave de Machine Learning en R
- Transformación y preprocesamiento de variables
- Manejo de valores ausentes en datasets
- Ingeniería de características para mejorar modelos
- Estrategias para equilibrar datos desbalanceados
UNIDAD 3 - 2. Evaluación y algoritmos esenciales en R · 6 leccionesUNIDAD 3 - 2. Evaluación y algoritmos esenciales en R
UNIDAD 3 - 2. Evaluación y algoritmos esenciales en R
- Métricas y evaluación del rendimiento de modelos
- KNN en Machine Learning: fundamentos y aplicación
- Modelos de regresión lineal: estándar, Lasso y Ridge
- Árboles de decisión para regresión y clasificación
- Introducción al clustering y aprendizaje no supervisado
- Comparación de los principales algoritmos de clustering
UNIDAD 4 - 3. Técnicas avanzadas y modelos de alto rendimiento · 7 leccionesUNIDAD 4 - 3. Técnicas avanzadas y modelos de alto rendimiento
UNIDAD 4 - 3. Técnicas avanzadas y modelos de alto rendimiento
- Random Forest: mejora de árboles de decisión
- Boosting en R: implementación de xgboost y lightgbm
- SHAP para interpretar modelos de Machine Learning
- Introducción a redes neuronales en R
- Optimización de hiperparámetros con Halving
- Automatización de modelos con h2o
- Exportación y despliegue de modelos en R
UNIDAD 5 - 4. Análisis y predicción con Series Temporales en R · 5 leccionesUNIDAD 5 - 4. Análisis y predicción con Series Temporales en R
UNIDAD 5 - 4. Análisis y predicción con Series Temporales en R
- Fundamentos de análisis de series temporales
- Componentes de series: tendencia, estacionalidad y ruido
- Modelos ARIMA: autoregresión y medias móviles
- Variaciones avanzadas de ARIMA en R
- Predicciones y pronósticos con Forecast
UNIDAD 6 - 5. Algoritmos y técnicas especializadas en Data Science · 5 leccionesUNIDAD 6 - 5. Algoritmos y técnicas especializadas en Data Science
UNIDAD 6 - 5. Algoritmos y técnicas especializadas en Data Science
- Métodos para detectar anomalías y outliers en R
- Técnicas de reducción de dimensionalidad en datos
- Selección automática de variables en Machine Learning
- Estrategias para aplicar Machine Learning en Big Data
- Inferencia estadística aplicada en R
UNIDAD 7 - 6. Desarrollo de un proyecto práctico de Data Science · 2 leccionesUNIDAD 7 - 6. Desarrollo de un proyecto práctico de Data Science
UNIDAD 7 - 6. Desarrollo de un proyecto práctico de Data Science
- Pon a prueba tus habilidades de modelado en R
- Resolviendo un caso real de data science en R
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $2,800 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
7 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
Cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Joan Gasull Jolis.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 7 unidades · 31 lecciones · 35 h
- 12 meses de acceso
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $2,800 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Joan Gasull Jolis; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
