Universidad de los Andes

Modelos predictivos con aprendizaje automático

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
Universidad de los Andes

Modelos predictivos con aprendizaje automático

Ce cours fait partie de Spécialisation "Ciencia de datos​"

Haydemar Nuñez Castro

Instructeur : Haydemar Nuñez Castro

4 249 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

En savoir plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

78 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

78 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Comprender qué es el aprendizaje automático y los tipos de problemas que pueden resolverse con estas técnicas.

  • Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje automático en Python.

  • Entender el proceso para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación del modelo.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Machine Learning Software
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Statistical Machine Learning
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Predictive Analytics
  • Catégorie : Decision Tree Learning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Classification Algorithms
  • Catégorie : Python Programming

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Évaluations

8 devoirs

Enseigné en Espagnol

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

En savoir plus sur Coursera pour les affaires
logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Ciencia de datos​"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Bienvenido al primer módulo del curso. Aquí te voy a mostrar, a través del estudio de algunos casos de uso, qué es el aprendizaje automático y cuáles son las características de los proyectos que pueden ser realizados con estás técnicas. Además, conocerás algunas áreas de aplicación del aprendizaje automático y sabrás diferenciar los diversos contextos de aprendizaje, supervisado y no supervisado, así como sus tareas asociadas. También tendrás la oportunidad de conocer el proceso de aprendizaje a través de una metodología y cuáles son algunas herramientas, en el lenguaje de programación Python, que puedes utilizar para la implementación de este tipo de proyectos.

Inclus

7 vidéos7 lectures2 devoirs2 sujets de discussion6 plugins

Bienvenido al segundo módulo del curso, el cual lo dedicaremos al estudio de la tarea de regresión. Aprenderás cómo resolver un problema de predicción numérica utilizando el algoritmo de regresión lineal, tanto simple como de múltiples variables. También conocerás algunas métricas que te permitirán medir el rendimiento del modelo generado, así como técnicas para determinar la calidad de las predicciones para datos nuevos. Por último, aplicarás estos conceptos a un caso utilizando la librería de aprendizaje automático scikit-learn.

Inclus

4 vidéos6 lectures2 devoirs1 sujet de discussion3 plugins

Bienvenido al tercer módulo del curso, en el cual vamos a estudiar algunas técnicas que te permitirán mejorar el rendimiento de los modelos predictivos. En primer lugar, veremos una trasformación que habilita el uso de la regresión lineal en problemas no lineales. Luego, presentaremos un concepto muy importante en al aprendizaje a partir de datos, la complejidad de modelos, y discutiremos cómo este puede afectar el rendimiento de generalización. También aprenderás qué es la regularización y cómo funciona como método de control de complejidad. Conocerás las versiones regularizadas de la regresión lineal y cómo ajustar hiperparámetros con técnicas de validación. Por último, tendrás la oportunidad de aplicar estos conceptos a un caso utilizando la librería scikit-learn.

Inclus

5 vidéos6 lectures2 devoirs4 plugins

Bienvenido al último módulo del curso, en el cual estudiaremos la tarea de clasificación. Aprenderás cómo un algoritmo de aprendizaje resuelve un problema de este tipo y veremos en acción uno muy popular, los árboles de decisión. También conocerás algunas métricas para evaluar este tipo de modelos y cuál es la base a partir de la cual se derivan. Además, aplicarás los conceptos vistos sobre complejidad y ajuste de hiperparámetros para construir modelos basados en árboles de decisión con buenas capacidades de generalización. Por último, resolverás un caso utilizando la librería de aprendizaje automático scikit-learn. Para cerrar, tendrás la oportunidad de comprender las implicaciones éticas en el desarrollo de soluciones a partir de datos.

Inclus

6 vidéos7 lectures2 devoirs2 plugins

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
(13 évaluations)
Haydemar Nuñez Castro
Universidad de los Andes
8 Cours5 334 apprenants

Offert par

Universidad de los Andes

En savoir plus sur Machine Learning

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

  • 5 stars

    79,48 %

  • 4 stars

    16,66 %

  • 3 stars

    2,56 %

  • 2 stars

    1,28 %

  • 1 star

    0 %

Affichage de 3 sur 78

AC

Révisé le 18 juin 2025

JR

Révisé le 17 juin 2024

JC

Révisé le 18 avr. 2025

Voir plus d’avis
Coursera Plus

Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus

Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.

En savoir plus

Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne

Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne

Découvrir les diplômes

Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires

Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique

En savoir plus

Foire Aux Questions

Plus de questions

Aide financière disponible,