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Árboles, Random Forest y XGBoost con R, Python y ChatGPT
Role Play
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Árboles, Random Forest y XGBoost con R, Python y ChatGPT
xgboost, Arboles de Decision tree trees, Gradient Boosting, Modelos Predictivos, Machine Learning, Rstudio, optimización
Last updated 2/2026
Spanish
What you'll learn
- Dominar modelos de aprendizaje supervisado en R y Python para análisis avanzados.
- Utilizar ChatGPT para mejorar la codificación y análisis de datos en proyectos reales.
- Resolver casos prácticos con datos reales: agencia de viajes y conversión de leads en educación.
- Bosques Aleatorios (Random Forests)
- Bosques Potenciados por Gradiente (Gradient Boosting)
- Aplicar y entender profundamente árboles de decisión y métodos de ensamble.
- Evaluar modelos predictivos usando métricas avanzadas como AUC y ROC.
- Realizar preprocesamiento y análisis exploratorio detallado de datos.
- Ajustar y optimizar hiperparámetros en modelos predictivos.
- Desarrollar competencias clave en ciencia de datos aplicada y análisis predictivo.
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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
12 sections • 98 lectures • 15h 32m total length
Requirements
- Interés en Aprendizaje Automático y Análisis de Datos: Motivación para aprender sobre modelos de aprendizaje supervisado, árboles de decisión y métodos de ensamble.
- Conocimientos Básicos de Estadística: Entender conceptos fundamentales como medias, medianas, desviación estándar.
- Familiaridad con Conceptos Básicos de Programación: Aunque el curso incluye introducciones a R y Python, tener una noción básica de programación será útil.
- Instalación de R y Python: Instrucciones proporcionadas en el curso para su instalación y configuración.
- Ganas de Aprender y Experimentar: Disposición para practicar y aplicar los conocimientos adquiridos en casos reales.
- No se requieren conocimientos avanzados en programación o estadística. El curso está diseñado para ser accesible para principiantes, proporcionando una base sólida en ciencia de datos y análisis predictivo. ¡Solo trae tu curiosidad y entusiasmo por aprender!
Description
Bienvenido(a) a este curso sobre Arboles de Decision, Random Forest y Gradient Boosting en R y Python, ahora con integracion de ChatGPT para acelerar su trabajo (sin perder el criterio).
El objetivo es que usted no solo entienda la teoria, sino que pueda aplicar estos modelos a casos reales, interpretar resultados y tomar decisiones basadas en datos, con un enfoque practico y directo.
Que aprendera (enfoque aplicado)
En el curso usted dominara modelos de aprendizaje supervisado y metodos de ensamble, trabajando con dos casos completos:
Caso 1 (R): una agencia de viajes, donde modelamos la probabilidad de compra de clientes.
Caso 2 (Python + ChatGPT): un embudo de ventas (conversion de leads) para una escuela de negocios online, aplicando arboles de decision, random forest y gradient boosting.
A lo largo del curso, usted vera como:
Preparar datos y construir variables relevantes.
Entrenar modelos, comparar desempeno e interpretar resultados.
Entender las fortalezas de cada tecnica (arboles vs ensambles) y cuando usar cada una.
Practica real: ejercicios y Role Plays
Este curso incluye:
Ejercicios de codificacion para practicar y consolidar cada bloque.
Role Plays: escenarios guiados para practicar toma de decisiones y razonamiento aplicado (muy utiles para convertir teoria en criterio).
Para quien es este curso
Personas que quieren iniciarse en Machine Learning aplicado, con ejemplos entendibles y orientados a negocio.
Analistas de datos, estudiantes y profesionales que quieren aprender modelos muy usados en la industria.
Quienes vienen de R y quieren ampliar a Python, o viceversa.
No necesita ser experto: el curso es accesible y esta pensado para avanzar de forma gradual, con ejemplos claros.
Mira lo que dicen los estudiantes
"El curso es excelente. Explicaciones claras y precisas. Completamente recomendado." - Christian F.
"Muy buen curso para iniciarse... sirve de base para conocimientos mas avanzados." - Alejandro R.
"La explicacion de conceptos y codigos en R son muy claros y faciles de entender." - Luz M.
"El contenido es practico y actualizado. Felicitaciones al instructor." - William V.
"Cubre lo importante, sin mucha dilacion ni jerga técnica innecesaria." - Samuel P.
Si usted quiere aprender estos modelos con un enfoque practico, con casos reales y apoyo de ChatGPT, este curso esta disenado para usted. Le invito a explorar la clase modelo y comenzar hoy. Nos vemos en la primera clase.
Who this course is for:
- Profesionales en Análisis de Negocios y Ciencia de Datos: Quienes busquen profundizar en técnicas avanzadas de modelado predictivo y análisis de datos.
- Estudiantes Universitarios: Especialmente de carreras como economía, estadística, ingeniería y ciencias de la computación, interesados en aplicar aprendizaje automático y análisis de datos en situaciones reales.
- Analistas de Datos en Inicio de Carrera: Que buscan fortalecer sus habilidades en R y Python, y entender el uso de técnicas avanzadas en el mundo real.
- Entusiastas del Aprendizaje Automático: Con interés en explorar árboles de decisión y métodos de ensamble, y su aplicación práctica en Python y R.
- Profesionales en Transición: Que buscan cambiar a roles centrados en datos y desean construir una base sólida en análisis y ciencia de datos.
- Este curso es ideal para aquellos que desean una comprensión práctica y aplicada de modelos predictivos avanzados, con un enfoque en casos de estudio reales y la integración de las últimas herramientas y tecnologías en el campo del análisis de datos.