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Modelos predictivos con aprendizaje automático · LearnSpace
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Modelos predictivos con aprendizaje automático

Курс от Universidad de los Andes
Начальный≈ 20.7 чИспанский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Este curso te va a brindar conocimientos, tanto teóricos como prácticos, para que puedas construir modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático (en inglés, machine learning). Estos modelos nos permiten anticipar en alguna medida eventos futuros y, en consecuencia, pueden ser utilizados para apoyar la toma de decisiones en las organizaciones y, en general, en cualquier dominio de aplicación. El curso consta de 4 módulos, cada uno de una semana, en los cuales vas a tener la oportunidad de conocer y analizar diferentes casos de estudio con el objetivo de que tengas un panorama amplio de las aplicaciones de los modelos predictivos. En el primer módulo estudiaremos algunos fundamentos del aprendizaje automático y te mostraremos ejemplos de proyectos que pueden ser realizados con estas técnicas. El segundo módulo lo dedicaremos a la tarea de regresión y cómo construir modelos de predicción numérica con algoritmos lineales. A continuación, en el tercer módulo, estudiaremos algunos conceptos importantes en el aprendizaje supervisado, como la complejidad de modelos y la capacidad de generalización. Veremos entonces algunas técnicas que te permitirán mejorar el rendimiento de tus modelos. Por último, en el cuarto módulo, estudiaremos la tarea de clasificación y cómo construir modelos predictivos con algoritmos basados en árboles de decisión. Este curso está pensado para personas de diferentes disciplinas que quieran adentrarse en el mundo del aprendizaje automático y sus aplicaciones en el análisis de información, que estén iniciando estudios universitarios o con un título profesional. El aspirante a tomar este curso puede provenir de cualquier campo del conocimiento y estar incorporado en cualquier ámbito industrial, empresarial o académico. Este curso requiere la instalación de un programa especial (Anaconda/Jupyter Notebook). Es recomendable que el equipo cuente con más de 4GB de RAM y espacio en disco duro superior a 1GB.

Навыки, которые вы освоите

Model EvaluationApplied Machine LearningRegression AnalysisPredictive ModelingScikit Learn (Machine Learning Library)Python ProgrammingDecision Tree LearningClassification AlgorithmsSupervised LearningData EthicsMachine LearningStatistical Machine LearningMachine Learning MethodsResponsible AIModel OptimizationPredictive AnalyticsClassification And Regression Tree (CART)Machine Learning AlgorithmsMachine Learning SoftwareModel Training

Программа курса

4 модулей · 74 учебных материалов

01Fundamentos del aprendizaje automático24 материалов

Introducción al curso

Introducción al cursoВидеоPresentación del cursoЧтениеRecomendaciones para tener éxito en el cursoЧтениеAnaconda y su instalaciónВидео

Учитесь у экспертов

Haydemar Nuñez Castro

Profesora visitante

Modelos predictivos con aprendizaje automático
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Обучение на Coursera

≈ 20.7 ч

4 модулей

Язык: Испанский

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Referencias de apoyoPLUGIN
Problemas técnicosЧтение
Foro: cuéntanos de tiОбсуждение

¿Qué es el aprendizaje automático?

Introducción al Módulo 1Видео¿Cómo podemos definir el AA (Aprendizaje Automático)?Видео¿Qué tipo de proyectos podemos realizar con el AA (Aprendizaje Automático)?PLUGIN¿Cómo se relaciona el AA (Aprendizaje Automático) con la IA?Обсуждение¿Cómo se relaciona el AA (Aprendizaje Automático) con la IA?PLUGIN

Tipos de aprendizaje y sus tareas

Los tipos de aprendizaje y sus tareasВидеоLos modelos predictivos: qué tarea asignar con base en el objetivo de aprendizajePLUGINDetermina una problemática de interés ¿Puede resolverse con AA (Aprendizaje Automático)?ЧтениеPreparándonos para continuarЗадание

Metodología para desarrollar proyectos basados en datos

Etapas de un proyecto de analíticaPLUGINCaso de uso Gestión de riesgos ambientales Видео¿Cuál será nuestro proyecto?Чтение

Herramientas de aprendizaje automático en Python

Python y las librerías para AA (aprendizaje automático) PLUGINModelos predictivos en el sector retail.ЧтениеUn ejemplo sobre un conjunto de datos (cargar, describir, visualizar, ...)ВидеоA practicar Cargar, describir y visualizar un conjunto de datosЧтение¿Qué hemos aprendido?Задание
02Tarea de regresión16 материалов

Introducción a la regresión y sus aplicaciones

Introducción al Módulo 2Видео¿Cómo resolver un problema de regresión?Видео¿Cuáles son las aplicaciones de la regresión?Чтение

Regresión lineal: cómo funciona y cómo resuelve la tarea

Regresión lineal simpleВидео¿Cómo interpretar el modelo de regresión lineal simple?ЧтениеRegresión lineal múltiplePLUGIN¿Cómo interpretar el modelo de regresión lineal múltiple?ЧтениеPreparándonos para continuarЗадание

Evaluación de modelos de regresión

Algunas métricas para evaluar modelos de regresiónPLUGIN¿Cómo interpretar las métricas de rendimiento para regresión?Чтение¿Cómo saber la calidad de las predicciones sobre datos nuevos?Обсуждение¿Cómo saber la calidad de las predicciones sobre datos nuevos?PLUGIN

Llevando a la práctica lo aprendido

¿Y cómo implementar el proceso? La regresión lineal con scikit-learnВидеоA practicar. Proceso de aprendizaje completo sobre un conjunto de datosЧтениеManos a la obra, a aplicar lo visto en el proyectoЧтение¿Qué hemos aprendido?Задание
03 Complejidad de modelos y capacidad de generalización 17 материалов

Regresión polinomial

Introducción al Módulo 3Видео¿Cómo funciona la regresión polinomial?PLUGINLa regresión polinomial en scikit-learn: caso una sola variableВидеоTransformación polinomial: interacciones entre variablesЧтениеLa regresión polinomial en scikit-learn: caso con múltiples variablesВидеоA practicar. Regresión polinomial sobre un conjunto de datosЧтение

Complejidad de modelos y generalización

Más complejo o menos complejo: ese es el dilemaPLUGINMenos es más: complejidad y generalizaciónЧтениеPreparándonos para continuarЗадание

Regresión regularizada

La regularización al rescatePLUGINRegularización en regresión lineal.ЧтениеEn la búsqueda de los hiperparámetrosPLUGINRegresión regularizada. Caso Ridge.ВидеоRegresión regularizada. Caso Lasso.ВидеоActividad A practicar. Regresión regularizada sobre un conjunto de datos Чтение

Llevando a la práctica lo aprendido

Manos a la obra, a aplicar lo visto en el proyectoЧтение¿Qué hemos aprendido?Задание
04Tarea de clasificación17 материалов

Introducción a la tarea de clasificación

Introducción al Módulo 4Видео¿Cómo resolver un problema de clasificación?Видео¿Cuáles son las aplicaciones de la clasificación?Чтение

Clasificación con árboles de decisión

Clasificación con árboles de decisiónВидеоClasificación con árboles de decisiónPLUGINAlgo más sobre algoritmos de árboles de decisión.ЧтениеArboles de decisión en scikit learn. Construcción e interpretación.ВидеоA practicar. Modelos basados en árboles de decisión partir de un conjunto de datosЧтениеPreparándonos para continuarЗадание

Evaluación de modelos de clasificación

Algunas métricas para evaluar modelos de clasificaciónPLUGIN¿Y cómo implementar el proceso? Árboles de decisión: ajuste de hiperparámetros y evaluación.ВидеоA practicar. Árboles de decisión a partir de un conjunto de dato: construcción, búsqueda de la complejidad y evaluación.Чтение

Llevando a la práctica lo aprendido

Manos a la obra, a aplicar lo visto en el proyecto.ЧтениеAspectos éticos en la Inteligencia ArtificialЧтениеActividad: ¿Cuándo no se sigue la ética en el aprendizaje automático?Чтение¿Qué hemos aprendido?ЗаданиеCierre del cursoВидео