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Machine Learning Aplicada a Marketing Analytics con Python
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500 students
Machine Learning Aplicada a Marketing Analytics con Python
Machine Learning Python para Marketing: Data Science, K-Means, predicción, Random Forest, Boosting, TensorFlow y ChatGPT
Last updated 5/2026
Spanish
What you'll learn
- Introducción desde cero a Python en Jupyter Notebooks, desde la instalación de Anaconda hasta el uso de funciones y bibliotecas como numpy, pandas y matplotlib
- Segmentación de Mercados con Análisis de Clusteres con K-Means y Análisis de Componentes Principales
- Modelos Predictivos de Conversión de Leads (Clientes Potenciales) con Regresión Logística
- Modelos Predictivos de Conversión de Leads (Clientes Potenciales) con Redes Neuronales utilizando la biblioteca TensorFlow en Google Colab
- Estimación del Punto de Corte para la Predicción (Probabilidad) a Partir de la Optimización de una Función de Costos de Falsos Positivos y Falsos Negativos
- Estimación de Matriz de Confusión y Métricas como Accuracy, Precisión, Recall y F1-Score
- Aprender a implementar y optimizar modelos de Random Forest y Gradient Boosting, incluyendo Fine Tuning con SearchGrid.
- Dominar la validación cruzada para evaluar y mejorar la robustez de modelos avanzados de Machine Learning.
- Emplear ChatGPT para facilitar la codificación en Python, centrado en la implementación eficiente de métodos avanzados de machine learning.
- Aprovechar ChatGPT en el análisis y la interpretación de resultados, como la perfilación de clientes derivada de KMeans y el etiquetado en PCA.
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Coding Exercises
This course includes our updated coding exercises so you can practice your skills as you learn.
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Course content
15 sections • 174 lectures • 26h 21m total length
Requirements
- Interés en Marketing y Análisis de Datos: Motivación para aprender cómo los datos pueden impulsar decisiones en marketing.
- Curiosidad y Ganas de Aprender: Actitud abierta para explorar nuevas ideas y conceptos en el campo del marketing y machine learning.
- No se Requieren Conocimientos Previos en Programación: El curso incluye una introducción completa a Python, ideal para principiantes.
Description
¿Quiere aplicar Machine Learning a problemas reales de marketing como segmentacion de clientes y prediccion de conversion de leads con Python? Este curso fue creado exactamente para eso: llevarlo de los fundamentos a modelos aplicados, con un enfoque practico y orientado a negocio.
Soy Carlos Martinez (Maestria en Finanzas, MBA INCAE, Ph.D. en Management). Desde 2020 me dedico a crear formacion en linea con un objetivo claro: ayudar a mas profesionales a desarrollar habilidades demandadas en el mercado laboral, con contenido de nivel alto pero explicacion accesible.
Que encontrara en este curso
Este curso evoluciono y se expandio para incluir mas tecnicas y mas profundidad en Machine Learning aplicado a Marketing Analytics. Trabajaremos con el enfoque de learning by doing y con datos reales (por ejemplo, telecomunicaciones y banca) para construir modelos que usted pueda llevar a su entorno profesional.
A lo largo del curso usted aprendera a:
Preparar datos y construir datasets de trabajo (limpieza, transformacion y analisis).
Segmentar clientes con K-Means y reducir dimensionalidad con PCA.
Construir modelos predictivos con regresion logistica y arboles de decision.
Mejorar desempeno con modelos de ensamble como Random Forest y Gradient Boosting.
Aplicar tecnicas de validacion cruzada y ajuste de hiperparametros.
Introducirse a redes neuronales con TensorFlow en un cierre avanzado.
Incluye introduccion a Python
Comenzamos con una introduccion solida a Python y librerias clave como pandas, numpy y matplotlib, por lo que el curso es accesible incluso si usted viene de cero (se recomienda solo una base razonable de estadistica y curiosidad por aprender).
Practica real: ejercicios y aprendizaje activo
Durante el curso encontrara ejercicios de codificacion para practicar cada bloque y consolidar el aprendizaje con ejecucion real de codigo, no solo teoria.
IA dentro del curso: Role Plays y Labs
Este curso tambien aprovecha experiencias de IA dentro de la plataforma:
Role Plays: escenarios guiados para practicar decisiones y razonamiento aplicado en contextos realistas.
Labs (Udemy Business Pro): si usted cuenta con Udemy Business Pro, podra acceder a Labs para practicar en un entorno guiado (segun disponibilidad en su cuenta/plan).
Lo que dicen los estudiantes
Varios estudiantes destacan puntos que a mi me interesa mantener como sello del curso:
Curso bien organizado y con explicaciones claras.
Ejemplos aplicables a la vida real, orientados al negocio y no solo a lo tecnico.
Enfoque practico: no se queda en el codigo, sino que conecta el modelo con la decision de marketing.
"Muy bien estructurado con ejemplos de la vida real enfocados a negocios... conecta los codigos con el modelo de negocio." - Roberto M.
"Casos muy aplicables a la vida real... orientado al negocio mas alla de lo tecnico." - Camila M.
"Te da bases del lenguaje y ensena aplicaciones reales de machine learning." - Max C.
"Ejemplos claros y metodologia impecable." - Camilo A.
Si usted busca aprender Machine Learning aplicado a marketing con un enfoque practico, claro y orientado a resultados, le invito a revisar el temario y las lecciones de vista previa. Nos vemos en la primera clase.
Who this course is for:
- Profesionales de Marketing: Que buscan integrar análisis de datos y técnicas de machine learning en sus estrategias y decisiones.
- Analistas de Datos y Científicos de Datos en Formación: Interesados en aplicar sus habilidades en el ámbito del marketing.
- Estudiantes de Negocios y Marketing: Que desean adquirir una ventaja competitiva mediante el dominio de herramientas analíticas y de machine learning.
- Profesionales de TI y Programadores: Deseosos de explorar aplicaciones de Python en marketing y análisis de datos.
- Emprendedores y Dueños de Negocios: Que quieran entender cómo el análisis de datos puede mejorar su comprensión del mercado y el comportamiento del cliente.
- El curso es perfecto para aquellos que buscan una comprensión práctica y aplicada de cómo el machine learning y la ciencia de datos pueden transformar y mejorar las estrategias de marketing en la era digital.