El lenguaje de programación R es una herramienta poderosa y versátil ampliamente utilizada en estadística y análisis de datos.
Con su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y su vasta colección de paquetes, R ha revolucionado la forma en que los científicos de datos y analistas abordan problemas complejos.
Una de las áreas más emocionantes donde R brilla es en el aprendizaje automático. Aquí, los algoritmos pueden aprender y hacer predicciones a partir de datos, permitiendo a los usuarios extraer conocimientos profundos y tomar decisiones informadas.
¿Te gustaría dominar una de las técnicas más efectivas de aprendizaje automático en R? Te presentamos el curso gratuito de DataCamp sobre «Aprendizaje Automático con Modelos Basados en Árboles en R».
¿Qué Aprenderás en este Curso?
En este curso de 4 horas, te sumergirás en el uso del paquete tidymodels para explorar y construir diversos modelos basados en árboles.
Desde árboles de decisión simples hasta complejos bosques aleatorios, este curso abarca todo. Además, aprenderás sobre árboles potenciados, una técnica poderosa que utiliza el aprendizaje conjunto para crear modelos predictivos de alto rendimiento.
A lo largo del curso, trabajarás con datos reales de riesgo crediticio y salud para predecir la incidencia de la diabetes y la pérdida de clientes.
Los detalles del curso son:
- Duración: 4 horas
- Videos: 16
- Ejercicios: 58
- Alumnos: 7000+
- Declaración de cumplimiento
Los temas del curso son:
- Árboles de clasificación
- El primer módulo enseña a construir árboles de clasificación para predecir categorías discretas, como la probabilidad de diabetes. Los estudiantes aprenderán a dividir datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y a evaluar el rendimiento del modelo con precisión, sensibilidad y especificidad.
- Árboles de regresión y validación cruzada
- El segundo módulo se centra en árboles de regresión para predecir valores continuos, utilizando datos de calificación de chocolate. Los estudiantes aprenderán a evaluar el rendimiento con métricas como el error cuadrático medio y a aplicar la validación cruzada para evitar el sobreajuste.
- Hiperparámetros y modelos de conjunto
- El tercer módulo se enfoca en la optimización de hiperparámetros y modelos de conjunto como bosques aleatorios y ensacado. Los estudiantes aprenderán a ajustar hiperparámetros, interpretar curvas ROC y predecir la probabilidad de abandono de clientes en riesgo crediticio.
- Árboles potenciados
- El último módulo presenta los árboles potenciados, una técnica avanzada que usa el aumento de gradiente para mejorar el rendimiento predictivo. Los estudiantes aprenderán a ajustar parámetros y comparar modelos para seleccionar el mejor.
Aprender sobre el aprendizaje automático con modelos basados en árboles no solo amplía tus habilidades analíticas, sino que también te posiciona en la vanguardia de la ciencia de datos.
Este curso es una oportunidad perfecta para profundizar en una técnica clave y aplicarla a problemas prácticos. ¡No esperes más para mejorar tus competencias y avanzar en tu carrera! Inscríbete ahora y comienza tu viaje en el aprendizaje automático con modelos basados en árboles en R! Accede al curso aquí.
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