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Machine Learning - Modelos de Clasificación

Aprende a clasificar eventos futuros mediante Modelos de Machine Learning de Clasificación

En este curso aprenderás el uso de algoritmos de Machine Learning de Clasificación, con los cuales podremos utilizar nuestros datos históricos para clasificar diferentes categorías.

Con el uso de Machine Learning Modelos de Clasificación podrás responder a preguntas de gran utilidad en los negocios como por ejemplo:

  • ¿Es una transacción fraudulenta o no?
  • ¿Un vuelo llegará a tiempo o no?
  • ¿El cliente pagará su crédito o no?
  • ¿El tipo de tumor es benigno o maligno?
  • ¿Al cliente le gustará esta película o no?
  • ¿Una máquina fallará o no?
  • ¿Qué tipo de deporte realiza un usuario de un dispositivo? (Caminar, nadar, correr, etc)
  • ¿Qué tipo de campaña publicitaria dirigimos a cada cliente?

Esto lo lograrás a través del uso de algunos algoritmos que estudiaremos en este curso, entre ellos:

  • Naive Bayes
  • k Nearest Neighbors
  • Regresión Logarítmica
  • Árboles de Decisión
  • Clustering Jerárquico
  • Clusterización con kmeans
  • Análisis de Componentes Principales
  • Modelo RFM
  • Entre otros

Todas estas habilidades son muy bien valoradas en escenarios de analítica avanzada que requieren las empresas de vanguardia.

¡Suscríbete al curso y aprende las técnicas de un Analista o Científico de Datos profesional!


Tu Instructor


Allan Naranjo Rojas
Allan Naranjo Rojas

Soy Informático de profesión, con estudios en Desarrollo de Sistemas, Administración de Empresas con Énfasis en Entidades Financieras, Minería de Datos, Maestría en Administración de Proyectos y Maestría en Tecnología de Datos. Cuento con 25 años de experiencia desempeñando funciones de Analista de Sistemas, Administrador de Bases de Datos y Analista de Inteligencia de Negocios en empresas como Banco Nacional de Costa Rica, Operadora de Pensiones de la Caja Costarricense de Seguro Social (CSSS), Operadora de Pensiones del Banco Nacional de Costa Rica (BN Vital). Me especializo en la definición y creación de depósitos de datos multidimensionales de gran volumen, utilizados por herramientas de inteligencia de negocios para la toma de decisiones.

El proceso de formación profesional que he realizado, tiene dos fines, completar un perfil de Científico de Datos y conocer de forma integral las necesidades de una organización con acertada comunicación entre las áreas funcionales, con lo que se puede transmitir e integrar el conocimiento de forma universal en todas las áreas.

En reuniones de ámbito empresarial para definir necesidades de las áreas funcionales (Finanzas, Comercialización, Ventas, Operaciones, Desarrollo Humano, entre otros) con áreas de Tecnología, siempre existe un factor importante en el éxito de los requerimientos: contar con un idioma universal. Por esto, Grow Up se ha preocupado y ocupado de que los cursos que sean impartidos enriquezcan a las áreas funcionales con nuevos conocimientos y colaboren con la comunicación.

Espero poder compartirte las buenas prácticas que he aprendido en todo este tiempo para que domines las mejores herramientas de Análisis de Datos.



Plan de Estudios


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  Clases Grabadas
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Preguntas Frecuentes (FAQ)


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¿Por cuánto tiempo tengo acceso al curso?
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